Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning how to approve updates to machine learning algorithms in non-stationary settings

論文の概要: Learning how to approve updates to machine learning algorithms in non-stationary settings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07278v1
Date: Mon, 14 Dec 2020 05:54:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-09 08:43:45.713454
Title: Learning how to approve updates to machine learning algorithms in non-stationary settings
Title（参考訳）: 非定常環境で機械学習アルゴリズムのアップデートを承認する方法を学ぶ
Authors: Jean Feng
Abstract要約: FDAは機械学習アルゴリズムの修正を自律的に承認できるポリシーをデザインしようとしている。モニタリングデータを蓄積して修正を承認する方法を学習する学習から評価へのアプローチについて検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.94950858749529
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning algorithms in healthcare have the potential to continually learn from real-world data generated during healthcare delivery and adapt to dataset shifts. As such, the FDA is looking to design policies that can autonomously approve modifications to machine learning algorithms while maintaining or improving the safety and effectiveness of the deployed models. However, selecting a fixed approval strategy, a priori, can be difficult because its performance depends on the stationarity of the data and the quality of the proposed modifications. To this end, we investigate a learning-to-approve approach (L2A) that uses accumulating monitoring data to learn how to approve modifications. L2A defines a family of strategies that vary in their "optimism''---where more optimistic policies have faster approval rates---and searches over this family using an exponentially weighted average forecaster. To control the cumulative risk of the deployed model, we give L2A the option to abstain from making a prediction and incur some fixed abstention cost instead. We derive bounds on the average risk of the model deployed by L2A, assuming the distributional shifts are smooth. In simulation studies and empirical analyses, L2A tailors the level of optimism for each problem-setting: It learns to abstain when performance drops are common and approve beneficial modifications quickly when the distribution is stable.
Abstract（参考訳）: ヘルスケアの機械学習アルゴリズムは、医療提供中に生成された現実世界のデータから継続的に学習し、データセットシフトに適応できる可能性がある。そのためFDAは、機械学習アルゴリズムの修正を自律的に承認し、デプロイされたモデルの安全性と有効性を維持または改善できるポリシーの設計を検討している。しかし、データの定常性と提案した修正の質に依存するため、事前承認という固定された承認戦略を選択することは困難である。そこで本研究では,モニタリングデータを蓄積して修正を承認する方法を学習するL2A(Learning-to-approve approach)について検討する。 L2Aは、より楽観的な政策がより速い承認率を持つ「最適化」で異なる戦略のファミリーを定義し、指数的に重み付けされた平均予測器を用いて、このファミリーを探索する。デプロイされたモデルの累積リスクを制御するため、L2Aに予測を中止するオプションを与え、代わりに固定的な停止コストを発生させる。分布シフトが滑らかなことを前提として,L2Aが展開するモデルの平均的リスクを導出する。シミュレーション研究と実証分析では、L2Aは各問題設定に対する最適化のレベルを調整している。

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