論文の概要: Introduction to Core-sets: an Updated Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09384v1
- Date: Wed, 18 Nov 2020 16:31:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 03:46:42.112558
- Title: Introduction to Core-sets: an Updated Survey
- Title（参考訳）: Core-sets入門: 最新調査
- Authors: Dan Feldman
- Abstract要約: 機械学習問題では、ある候補解の空間上での目的関数の最小化または最大化が目的である。
従来のアルゴリズムは、無限分散ストリームの並列リアルタイム計算を必要とする現代のシステムを扱うことはできない。
この調査は、こうした構成をふりかえりとして要約し、最先端を統一し、単純化することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.059360820527687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In optimization or machine learning problems we are given a set of items,
usually points in some metric space, and the goal is to minimize or maximize an
objective function over some space of candidate solutions. For example, in
clustering problems, the input is a set of points in some metric space, and a
common goal is to compute a set of centers in some other space (points, lines)
that will minimize the sum of distances to these points. In database queries,
we may need to compute such a some for a specific query set of $k$ centers.
However, traditional algorithms cannot handle modern systems that require
parallel real-time computations of infinite distributed streams from sensors
such as GPS, audio or video that arrive to a cloud, or networks of weaker
devices such as smartphones or robots.
Core-set is a "small data" summarization of the input "big data", where every
possible query has approximately the same answer on both data sets. Generic
techniques enable efficient coreset \changed{maintenance} of streaming,
distributed and dynamic data. Traditional algorithms can then be applied on
these coresets to maintain the approximated optimal solutions.
The challenge is to design coresets with provable tradeoff between their size
and approximation error. This survey summarizes such constructions in a
retrospective way, that aims to unified and simplify the state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: 最適化や機械学習の問題では、通常、ある計量空間に点を付ける一連の項目が与えられ、その目標は、ある候補解の空間上の目的関数を最小化または最大化することである。
例えば、クラスタリング問題において、入力は計量空間内の点の集合であり、共通の目標は、これらの点への距離の和を最小化する他の空間(点、直線)における中心の集合を計算することである。
データベースクエリでは、$k$ Centerの特定のクエリセットに対して、そのような部分を計算する必要があります。
しかし従来のアルゴリズムでは,gpsやオーディオ,あるいはクラウドに到達したビデオなどのセンサや,スマートフォンやロボットといった弱いデバイスのネットワークから,無限に分散したストリームを並列処理する必要のある現代的なシステムでは処理できない。
コアセットは入力された"ビッグデータ"の"小さなデータ"の要約であり、可能なクエリはすべて、両方のデータセットでほぼ同じ答えを持つ。
一般的なテクニックは、ストリーミング、分散、動的データの効率的なcoreset \changed{maintenance}を可能にする。
従来のアルゴリズムは、近似最適解を維持するためにこれらのコアセットに適用することができる。
課題は、サイズと近似誤差のトレードオフを証明可能なコアセットを設計することである。
この調査はこのような構造をふりかえりにまとめ、最先端の技術を統一し、単純化することを目的としています。
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