Splice：面向机器学习任务的数据源选择系统
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Splice：面向机器学习任务的数据源选择系统
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AI 综述
Ambarish Singh 与 Romila Pradhan 提出 Splice 数据源选择系统，借鉴基因剪接思路，从数据湖发现的结果中筛选能补充现有数据源集合缺失信号的子集，以最大化下游任务效用，并包含 Splice-DP、Splice-Grad 变体。 据该研究称，在两个真实基准的分类任务上，Splice 的 binary F1 比使用全部发现表提升 3–5 个百分点；在五个额外真实机器学习任务上，任务效用比全源基线提升 1.8–13.7 点。
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最新进展11月5日 13:00
Splice：面向机器学习任务的可扩展数据源选择系统报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.AISplice：面向机器学习任务的可扩展数据源选择系统
Splice 是一个目标与成本感知的数据源选择系统，借鉴基因剪接思路，从数据湖发现的结果中筛选能补充现有数据源集合缺失信号的子集，以最大化下游任务效用。在两个真实基准的分类任务上，其 binary F1 比使用全部发现表提升 3-5 个百分点；在五个额外真实 ML 任务上，任务效用比全源基线提升 1.8-13.7 点。
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