論文の概要: SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05731v4
• Date: Fri, 5 Mar 2021 01:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:13:33.372000
• Title: SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier Detection
• Title（参考訳）: SUOD: 大規模無監督不均質外乱検出の高速化
• Authors: Yue Zhao, Xiyang Hu, Cheng Cheng, Cong Wang, Changlin Wan, Wen Wang, Jianing Yang, Haoping Bai, Zheng Li, Cao Xiao, Yunlong Wang, Zhi Qiao, Jimeng Sun, Leman Akoglu
• Abstract要約: 外乱検出(OD)は、一般的なサンプルから異常物体を識別するための機械学習(ML)タスクである。 そこで我々は,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.253850875265115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Outlier detection (OD) is a key machine learning (ML) task for identifying abnormal objects from general samples with numerous high-stake applications including fraud detection and intrusion detection. Due to the lack of ground truth labels, practitioners often have to build a large number of unsupervised, heterogeneous models (i.e., different algorithms with varying hyperparameters) for further combination and analysis, rather than relying on a single model. How to accelerate the training and scoring on new-coming samples by outlyingness (referred as prediction throughout the paper) with a large number of unsupervised, heterogeneous OD models? In this study, we propose a modular acceleration system, called SUOD, to address it. The proposed system focuses on three complementary acceleration aspects (data reduction for high-dimensional data, approximation for costly models, and taskload imbalance optimization for distributed environment), while maintaining performance accuracy. Extensive experiments on more than 20 benchmark datasets demonstrate SUOD's effectiveness in heterogeneous OD acceleration, along with a real-world deployment case on fraudulent claim analysis at IQVIA, a leading healthcare firm. We open-source SUOD for reproducibility and accessibility.
• Abstract（参考訳）: Outlier Detection (OD) は、不正検出や侵入検出を含む多数の高スループットアプリケーションを用いて、一般的なサンプルから異常物体を識別する重要な機械学習(ML)タスクである。 基底的真理ラベルの欠如のため、実践者は単一のモデルに頼るのではなく、さらなる組み合わせと分析のために多くの教師なしの異種モデル(すなわち、異なるハイパーパラメータを持つ異なるアルゴリズム)を構築する必要がある。 大量の教師なし、異種ODモデルを用いて、新たなサンプルのトレーニングとスコアの促進を(論文全体にわたって予測として参照)どのように行うか? 本研究では,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。 提案手法は,3つの相補的加速度特性(高次元データに対するデータ削減,コストモデル近似,分散環境におけるタスク負荷不均衡最適化)に着目し,性能の精度を維持した。 20以上のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、SUODがヘテロジニアスODアクセラレーションに有効であることと、主要な医療企業であるIQVIAにおける不正クレーム分析の現実的な展開事例を示している。 再現性とアクセシビリティのためのSUODをオープンソースとして公開しています。

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