論文の概要: Adaptation Strategies for Automated Machine Learning on Evolving Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06480v3
• Date: Tue, 10 May 2022 08:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 14:18:41.773817
• Title: Adaptation Strategies for Automated Machine Learning on Evolving Data
• Title（参考訳）: 進化データに基づく自動機械学習のための適応戦略
• Authors: Bilge Celik and Joaquin Vanschoren
• Abstract要約: 本研究は,概念ドリフトなどのデータストリーム課題がAutoML手法の性能に及ぼす影響を理解することを目的とする。 本稿では,6つの概念ドリフト適応戦略を提案し,それらの有効性を異なるAutoMLアプローチで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.843067454030999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated Machine Learning (AutoML) systems have been shown to efficiently build good models for new datasets. However, it is often not clear how well they can adapt when the data evolves over time. The main goal of this study is to understand the effect of data stream challenges such as concept drift on the performance of AutoML methods, and which adaptation strategies can be employed to make them more robust. To that end, we propose 6 concept drift adaptation strategies and evaluate their effectiveness on different AutoML approaches. We do this for a variety of AutoML approaches for building machine learning pipelines, including those that leverage Bayesian optimization, genetic programming, and random search with automated stacking. These are evaluated empirically on real-world and synthetic data streams with different types of concept drift. Based on this analysis, we propose ways to develop more sophisticated and robust AutoML techniques.
• Abstract（参考訳）: 自動機械学習(automl)システムは、新しいデータセットのための優れたモデルを効率的に構築することが示されている。 しかし、データが時間とともに進化していくと、どれだけうまく適応できるかはよくわからない。 本研究の主な目的は,概念ドリフトなどのデータストリームの課題がAutoMLメソッドの性能に与える影響と,それらをより堅牢にするためにどのような適応戦略を適用できるかを理解することである。 そこで我々は,6つの概念ドリフト適応戦略を提案し,それらの有効性を異なるAutoMLアプローチで評価する。 私たちは、ベイジアン最適化、遺伝的プログラミング、自動積み重ねによるランダム検索など、機械学習パイプラインを構築するためのさまざまなAutoMLアプローチのためにこれを実施しています。 これらは、概念ドリフトの異なる実世界および合成データストリームで実証的に評価される。 この分析に基づいて,より高度で堅牢なAutoML技術を開発する方法を提案する。

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