Kneeliverse: una biblioteca universal de detección de rodillas para curvas de rendimiento

Resumen

Identificar los puntos de codo y rodilla en las curvas de rendimiento es una tarea crítica en diversos dominios, incluyendo el aprendizaje automático y el diseño de sistemas. Estos puntos representan compromisos óptimos entre coste y rendimiento, lo que facilita la toma de decisiones eficientes y la asignación de recursos. Sin embargo, determinar con precisión las rodillas y los codos en las curvas plantea un desafío significativo. Para abordar este desafío, presentamos Kneeliverse, una biblioteca de código abierto dedicada a la detección de puntos de rodilla/codo. Kneeliverse incorpora una suite de algoritmos de detección de rodillas bien establecidos, incluyendo Menger, L-method, Kneedle y DFDT. Además, Kneeliverse extiende estos algoritmos para detectar múltiples rodillas y codos en curvas complejas, empleando un enfoque recursivo. Kneeliverse también incluye Z-Method, un algoritmo recientemente desarrollado diseñado específicamente para la detección de múltiples rodillas.