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Toward a Progress Indicator for Machine Learning Model Building and Data Mining Algorithm Execution: A Position Paper

机译:迈向机器学习模型构建和数据挖掘算法执行进度指示器的立场文件

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摘要

For user-friendliness, many software systems offer progress indicators for long-duration tasks. A typical progress indicator continuously estimates the remaining task execution time as well as the portion of the task that has been finished. Building a machine learning model often takes a long time, but no existing machine learning software supplies a non-trivial progress indicator. Similarly, running a data mining algorithm often takes a long time, but no existing data mining software provides a nontrivial progress indicator. In this article, we consider the problem of offering progress indicators for machine learning model building and data mining algorithm execution. We discuss the goals and challenges intrinsic to this problem. Then we describe an initial framework for implementing such progress indicators and two advanced, potential uses of them, with the goal of inspiring future research on this topic.
机译:为了方便用户使用,许多软件系统都为长期任务提供了进度指示器。一个典型的进度指示器会连续估计剩余的任务执行时间以及已完成的任务部分。建立机器学习模型通常需要很长时间,但是没有现有的机器学习软件能够提供重要的进度指示器。同样,运行数据挖掘算法通常会花费很长时间,但是没有现有的数据挖掘软件能够提供重要的进度指示器。在本文中,我们考虑为机器学习模型构建和数据挖掘算法执行提供进度指示器的问题。我们讨论了此问题固有的目标和挑战。然后,我们描述了一个用于实施此类进度指标的初始框架以及它们的两个高级潜在用途,目的是激发有关该主题的未来研究。

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