使用Keras-Prov从机器学习实验中自动捕获源数据

Débora B. Pina, L. Neves, Daniel de Oliveira, M. Mattoso
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摘要

在本文中,我们介绍了Keras-Prov,这是Keras深度学习库的扩展,用于提供源数据。Keras-Prov捕获、存储和管理来自机器学习(ML)实验的元数据和数据来源,特别是深度学习。Keras-Prov自动识别最常见的数据转换,如培训、测试和适应,以捕获源数据。Keras-Prov简化了自动捕获,允许将新的来源数据定义为额外的超参数值。Keras-Prov通过column MonetDB dbms增加了一个可视化监控界面和一个SQL生成器,用于在培训发展和模型选择期间对数据进行分析查询。在训练过程中,Keras-Prov数据分析支持超参数微调决策。该数据库遵循W3C PROV推荐,有利于比较、解释和复制此类ML实验。Keras-Prov是一个开源解决方案,可以在https://github.com/dbpina/keras-prov上获得。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Captura Automática de Dados de Proveniência de Experimentos de Aprendizado de Máquina com Keras-Prov
Neste artigo apresentamos a Keras-Prov, uma extensão à biblioteca de aprendizado profundo Keras para prover dados de proveniência. A Keras-Prov captura, armazena e gerencia metadados e dados de proveniência de experimentos de aprendizado de máquina (ML), em especial de aprendizado profundo. A Keras-Prov identifica automaticamente as transformações de dados mais comuns, como, treinamento, teste, e adaptação, para capturar os dados de proveniência. A Keras-Prov flexibiliza a captura automática, permitindo que novos dados de proveniência sejam definidos, como valores adicionais de hiperparâmetros. À gerência de proveniência por meio do SGBD colunar MonetDB, Keras-Prov adiciona uma interface de monitoramento visual e um gerador de SQL para consultas analíticas aos dados durante a evolução do treinamento e a escolha de modelos. A análise de dados da Keras-Prov, durante o treinamento, subsidia decisões de sintonia fina de hiperparâmetros. A base de dados segue a recomendação W3C PROV, favorecendo a comparação, explicação e reprodução de tais experimentos de ML. A Keras-Prov é uma solução de código aberto e pode ser obtida em https://github.com/dbpina/keras-prov.
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