Artículo:
Un lenguaje para definir datasets para machine learning

Fecha

2022-09-05

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022)

Licencia

CC BY 4.0

Resumen

Recientes estudios han reportado efectos indeseados y nocivos en modelos de machine learning (ML), en gran parte causados por problemas o limitaciones en los datasets usados para entrenarlos. Esta situación ha despertado el interés dentro de la comunidad de ML para mejorar los procesos de creación y compartición de datasets. Sin embargo, hasta la fecha, las propuestas para estandarizar la descripción y formalización de los mismos se basan en guías generales en texto natural y que, como tales, presentan limitaciones (precisión, ambig+APw-edad, etc.) y son difíciles de aplicar de una forma (semi)automatizada. En este trabajo proponemos un lenguaje específico de dominio para describir datasets basado en las propuestas mencionadas. Este lenguaje contribuye a estandarizar los procesos de descripción de los datasets, y pretende ser la base para aplicaciones de formalización, búsqueda y comparación de estos. Finalmente, presentamos la implementación de este lenguaje en forma de plug-in para Visual Studio Code.

Descripción

Acerca de Giner-Miguelez, Joan

Palabras clave

Datasets, DSL, Machine Learning, MDE, MLOps
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