GPgym：基于高斯过程回归的在线学习远程服务平台
机器学习
2024-12-19 v1
摘要
机器学习现已广泛应用于包括工业、工程和研究在内的各个领域。尽管许多成熟的机器学习模型已在 GitHub 等平台上开源，但它们的部署通常需要用特定编程语言（如 Python、C++ 或 MATLAB）编写脚本。这种对特定语言的依赖给机器学习领域之外的专业人士造成了障碍，使得将这些算法整合到他们的工作流程中具有挑战性。为了解决这一局限性，我们提出了 GPgym，一个基于高斯过程回归的远程服务节点。GPgym 使来自不同领域的专家能够无缝且灵活地将机器学习技术整合到他们现有的专业软件中，而无需编写或管理复杂的脚本代码。
引用
@article{arxiv.2412.13276,
title = {GPgym: A Remote Service Platform with Gaussian Process Regression for Online Learning},
author = {Xiaobing Dai and Zewen Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13276},
year = {2024}
}