ExpEngine: A Tool for Data Analytics Workflow Optimization Through User-Driven Experimentation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10490957" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10490957 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/ACSOS-C63493.2024.00058" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ACSOS-C63493.2024.00058</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ACSOS-C63493.2024.00058" target="_blank" >10.1109/ACSOS-C63493.2024.00058</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

ExpEngine: A Tool for Data Analytics Workflow Optimization Through User-Driven Experimentation

Popis výsledku v původním jazyce

With the exponential growth of data analytics workflows, optimizing them has become crucial. In particular, there is a need to go beyond what the AutoML tools currently offer by considering different aspects of users (domain experts and data scientists) in the optimization process. Responding to this need, we propose a tool framework comprising an Experimentation Engine and a Domain-Specific Language. Together, they allow users to specify not only what needs to be optimized, but also how: in which steps, and with the desired degree of user involvement. The sources and demo video of our tool framework are available at https://github.com/ExtremeXP-VU/ExpEngine-ACSOS2024.

Název v anglickém jazyce

ExpEngine: A Tool for Data Analytics Workflow Optimization Through User-Driven Experimentation

Popis výsledku anglicky

With the exponential growth of data analytics workflows, optimizing them has become crucial. In particular, there is a need to go beyond what the AutoML tools currently offer by considering different aspects of users (domain experts and data scientists) in the optimization process. Responding to this need, we propose a tool framework comprising an Experimentation Engine and a Domain-Specific Language. Together, they allow users to specify not only what needs to be optimized, but also how: in which steps, and with the desired degree of user involvement. The sources and demo video of our tool framework are available at https://github.com/ExtremeXP-VU/ExpEngine-ACSOS2024.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Companion Proceedings of 2024 IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems, ACSOS-C 2024

ISBN

979-8-3503-8976-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

182-183

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

USA

Místo konání akce

Aarhus, Denmark

Datum konání akce

16. 9. 2024

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—