조지아텍과 스탠포드 연구진, 자율 기계 학습 엔지니어링 (MLE) 에이전트를 훈련, 평가 및 벤치마킹하기 위해 설계된 체육관 스타일 프레임워크 ‘MLE-도장’을 소개
기계 학습 엔지니어링(MLE)은 반복적인 실험, 모델 최적화 및 데이터 파이프라인의 견고한 처리를 필요로 하는 기계 학습 시스템을 개발하는 것을 포함한다. 모델 복잡성이 증가함에 따라 엔드 투 엔드 워크플로우를 효율적으로 조율하는 어려움도 증가한다. 연구자들은 이러한 요구사항을 처리하기 위해 AI 에이전트를 사용하여 MLE 작업의 자동화를 탐구했다. 큰 언어를 사용하여…
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자