論文の概要: STUDD: A Student-Teacher Method for Unsupervised Concept Drift Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00903v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 10:51:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 13:08:39.064200
• Title: STUDD: A Student-Teacher Method for Unsupervised Concept Drift Detection
• Title（参考訳）: STUDD:教師なし概念ドリフト検出のための学生-教師手法
• Authors: Vitor Cerqueira, Heitor Murilo Gomes, Albert Bifet, Luis Torgo
• Abstract要約: 学生・教師の学習パラダイムに基づく新しい概念ドリフト検出手法を提案する。 実行時,新しいインスタンスの予測に教師を使い,概念ドリフト検出のために学生の損失を模倣するモニタリングを行う。 19データストリームを用いた一連の実験において,提案手法は概念の漂流を検知し,競争行動を示すことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.326887191803275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concept drift detection is a crucial task in data stream evolving environments. Most of state of the art approaches designed to tackle this problem monitor the loss of predictive models. However, this approach falls short in many real-world scenarios, where the true labels are not readily available to compute the loss. In this context, there is increasing attention to approaches that perform concept drift detection in an unsupervised manner, i.e., without access to the true labels. We propose a novel approach to unsupervised concept drift detection based on a student-teacher learning paradigm. Essentially, we create an auxiliary model (student) to mimic the behaviour of the primary model (teacher). At run-time, our approach is to use the teacher for predicting new instances and monitoring the mimicking loss of the student for concept drift detection. In a set of experiments using 19 data streams, we show that the proposed approach can detect concept drift and present a competitive behaviour relative to the state of the art approaches.
• Abstract（参考訳）: 概念ドリフト検出は、データストリーム進化環境において重要なタスクである。 この問題に取り組むために設計された最先端のアプローチのほとんどは、予測モデルの損失を監視します。 しかし、このアプローチは、真のラベルが損失を計算するために容易に利用できない多くの現実世界のシナリオでは不足する。 この文脈では、真のラベルにアクセスすることなく、監視されていない方法でコンセプトドリフト検出を行うアプローチへの関心が高まっています。 本論文では,教師の学習パラダイムに基づく,教師なし概念ドリフト検出の新たなアプローチを提案する。 基本的には、一次モデル(教師)の振る舞いを模倣する補助モデル(学生)を作成します。 実行時,新しいインスタンスの予測に教師を使い,概念ドリフト検出のために学生の損失を模倣するモニタリングを行う。 19データストリームを用いた一連の実験において,提案手法は概念の漂流を検知し,芸術的アプローチの状況に対して競合的な振る舞いを示すことができることを示す。

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