Automated data processing and feature engineering for deep learning and big data applications: a survey

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949715924000027

以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。

• 論文タイプ: レビュー論文（survey paper）、掲載誌: Journal of Information and Intelligence（情報と知能のジャーナル）

• 本研究の背景と関連研究: 本研究では、深層学習とビッグデータの応用におけるAIの重要性が述べられています。深層学習はデータから特徴を抽出するため、データ処理と特徴エンジニアリングを自動化することができます。ただし、現在は一部手動で行われています。また、類似の研究では、自動化技術が開発され、データ処理タスクを効率的に実行できるようになってきています。

• 本研究の目的とその重要性: 本研究の目的は、深層学習パイプラインにおけるデータ処理タスクの自動化に関する包括的なレビューを提供することです。具体的には、データ前処理、データ拡張、特徴エンジニアリングの自動化手法に焦点を当て、AutoML手法を用いた機械学習パイプラインの同時最適化についても議論しています。この研究により、データ処理の自動化手法の重要性が明らかにされ、ビッグデータと機械学習の応用における効果的なデータ処理の実現を目指しています。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細: 本研究では、特定の実データや材料は使用されず、過去の研究論文や書籍を参考にしています。具体的なデータセットやツールについても言及されていません。

• 本研究で何をどのように明らかにしたか: 本研究では、深層学習パイプラインにおけるデータ処理タスクの自動化手法について詳細に説明しています。具体的には、データ前処理、データ拡張、特徴エンジニアリングの各タスクにおける自動化手法やそれらの統合に焦点を当てています。また、AutoML手法やツールを使用して機械学習パイプラインの最適化が可能であることも示唆しています。

• 本研究の有効性の検証方法: 本研究では、具体的な検証実験や評価は触れられていません。しかし、過去の研究や実際の応用例から、深層学習パイプラインにおけるデータ処理タスクの自動化手法やAutoMLの有効性が示唆されています。これらの手法は、データ処理の効率性、信頼性、柔軟性を向上させることが期待されています。