Sanzu: A data science benchmark
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The volume of data that is generated each day is rising rapidly. There is a need to analyze this data efficiently and produce results quickly. Data science offers a formal methodology for processing and analyzing data. It involves a work-flow with multiple stages, such as, data collection, data wrangling, statistical analysis and machine learning. In this paper, we look at data analytics systems that support the data science work-flow. The variety of current commercial and open-source data analytics systems differ significantly in terms of available features, functionality, and scalability. A benchmark can be used to evaluate the functionality and performance of a system. However, there is no standard benchmark for evaluating or comparing these data systems for doing data science. In this paper, we introduce a data science benchmark, Sanzu, to evaluate systems with data processing and analytics tasks. Our benchmark includes a micro and macro benchmark. The micro benchmark tests basic operations in isolation. It consists of task suites for reading and writing, data wrangling, statistical analysis, machine learning and time series analysis. Each macro workload evaluates an analytics application where a series of analysis or functions are based on a real world application. The macro benchmark focuses on sports and smart grid analytics. We evaluate these tasks on five different popular data science frameworks and systems: R, Anaconda Python, Dask, PostgreSQL (MADlib) and PySpark. For micro benchmark we generate synthetic datasets with 3 scale factors: 1, 10 and 100 (scale factor 1=1 million). The macro benchmark uses data generated from real-world data sources.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle