BriefGPT - AI 论文速递
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通过 “Shadow Pipelines” 交互式提高机器学习数据准备代码
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内容提要
本文介绍了DataScope系统，用于高效计算ML pipeline中训练样例的Shapley值和数据调试。作者开发了新算法框架并进行了实验，结果显示DataScope比现有方法快四个数量级且同样有效。
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关键要点
- 介绍了名为 DataScope 的系统，能够高效计算 ML pipeline 中每个训练样例的 Shapley 值。
- 展示了 DataScope 在数据调试方面的应用。
- 开发了一种新算法框架，用于计算特定 ML pipeline 族群中 Shapley 值。
- 实验结果表明，DataScope 比现有的基于蒙特卡罗方法的方法快四个数量级。
- DataScope 在数据调试方面同样有效，甚至更加有效。
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