論文の概要: TimeAutoML: Autonomous Representation Learning for Multivariate
Irregularly Sampled Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01596v1
- Date: Sun, 4 Oct 2020 15:01:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 02:57:09.906745
- Title: TimeAutoML: Autonomous Representation Learning for Multivariate
Irregularly Sampled Time Series
- Title（参考訳）: TimeAutoML:多変量不規則サンプリング時系列の自動表現学習
- Authors: Yang Jiao, Kai Yang, Shaoyu Dou, Pan Luo, Sijia Liu, Dongjin Song
- Abstract要約: 本稿では,不規則なサンプリングレートと可変長を持つ多変量時系列(TimeAutoML)の自律表現学習手法を提案する。
実世界のデータセットに関する大規模な実証研究は、提案されたTimeAutoMLが、様々なタスクにおける競合するアプローチを大きなマージンで上回ることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.0506649441212
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multivariate time series (MTS) data are becoming increasingly ubiquitous in
diverse domains, e.g., IoT systems, health informatics, and 5G networks. To
obtain an effective representation of MTS data, it is not only essential to
consider unpredictable dynamics and highly variable lengths of these data but
also important to address the irregularities in the sampling rates of MTS.
Existing parametric approaches rely on manual hyperparameter tuning and may
cost a huge amount of labor effort. Therefore, it is desirable to learn the
representation automatically and efficiently. To this end, we propose an
autonomous representation learning approach for multivariate time series
(TimeAutoML) with irregular sampling rates and variable lengths. As opposed to
previous works, we first present a representation learning pipeline in which
the configuration and hyperparameter optimization are fully automatic and can
be tailored for various tasks, e.g., anomaly detection, clustering, etc. Next,
a negative sample generation approach and an auxiliary classification task are
developed and integrated within TimeAutoML to enhance its representation
capability. Extensive empirical studies on real-world datasets demonstrate that
the proposed TimeAutoML outperforms competing approaches on various tasks by a
large margin. In fact, it achieves the best anomaly detection performance among
all comparison algorithms on 78 out of all 85 UCR datasets, acquiring up to 20%
performance improvement in terms of AUC score.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列(mts)データは,iotシステムやヘルスインフォマティクス,5gネットワークなど,さまざまな領域で広く普及している。
MTSデータの効率的な表現を得るためには、予測不可能な力学と高い可変長を考えるだけでなく、MTSのサンプリングレートの不規則に対処することが重要である。
既存のパラメトリックアプローチは手動のハイパーパラメータチューニングに依存しており、膨大な労力を要する可能性がある。
したがって、表現を自動かつ効率的に学習することが望ましい。
そこで本研究では,不規則なサンプリング率と可変長を持つ多変量時系列(timeautoml)に対する自律表現学習手法を提案する。
従来の研究とは対照的に,我々はまず,設定とハイパーパラメータ最適化を完全に自動化し,異常検出やクラスタリングなど,さまざまなタスクに合わせて調整可能な表現学習パイプラインを提示する。
次に、その表現能力を高めるために、TimeAutoML内に負サンプル生成手法と補助分類タスクを開発し、統合する。
実世界のデータセットに関する大規模な実証研究は、提案されたTimeAutoMLが、様々なタスクにおける競合するアプローチを大きなマージンで上回ることを示した。
実際、85のUCRデータセットのうち78のアルゴリズムで、すべての比較アルゴリズムの中で最高の異常検出性能を達成し、AUCスコアで最大20%のパフォーマンス改善を得る。
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