論文の概要: Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04420v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 14:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 22:07:38.165151
• Title: Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future
• Title（参考訳）: back2future: リアルタイム予測を改善するためにbackfill dynamicsを活用する
• Authors: Harshavardhan Kamarthi, Alexander Rodr\'iguez, B. Aditya Prakash
• Abstract要約: 公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.03458424369657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real-time forecasting in public health, data collection is a non-trivial and demanding task. Often after initially released, it undergoes several revisions later (maybe due to human or technical constraints) - as a result, it may take weeks until the data reaches to a stable value. This so-called 'backfill' phenomenon and its effect on model performance has been barely studied in the prior literature. In this paper, we introduce the multi-variate backfill problem using COVID-19 as the motivating example. We construct a detailed dataset composed of relevant signals over the past year of the pandemic. We then systematically characterize several patterns in backfill dynamics and leverage our observations for formulating a novel problem and neural framework Back2Future that aims to refines a given model's predictions in real-time. Our extensive experiments demonstrate that our method refines the performance of top models for COVID-19 forecasting, in contrast to non-trivial baselines, yielding 18% improvement over baselines, enabling us obtain a new SOTA performance. In addition, we show that our model improves model evaluation too; hence policy-makers can better understand the true accuracy of forecasting models in real-time.
• Abstract（参考訳）: 公衆衛生のリアルタイム予測では、データ収集は自明で要求の厳しいタスクである。 多くの場合、最初のリリース後、いくつかのリビジョン(人的または技術的な制約のためかもしれない)が行われ、結果としてデータが安定した値に達するまで数週間かかる可能性がある。 このいわゆる「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響は、以前の文献ではほとんど研究されていない。 本稿では,COVID-19をモチベーションの例として用いた多変量バックフィル問題を紹介する。 パンデミックの過去1年間に関連する信号からなる詳細なデータセットを構築した。 次に、バックフィルダイナミクスのいくつかのパターンを体系的に特徴付け、新しい問題とニューラルネットワークのフレームワークであるBack2Futureを定式化し、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とする。 提案手法は,非自明なベースラインとは対照的に,最上位モデルの性能を改良し,ベースラインよりも18%向上し,新たなSOTA性能が得られることを示した。 さらに,本モデルではモデル評価の精度も向上し,政策立案者がリアルタイムに予測モデルの真の精度をよりよく理解できることを示す。

関連論文リスト

• On conditional diffusion models for PDE simulations [53.01911265639582]
  スパース観測の予測と同化のためのスコアベース拡散モデルについて検討した。 本稿では,予測性能を大幅に向上させる自動回帰サンプリング手法を提案する。 また,条件付きスコアベースモデルに対する新たなトレーニング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T18:31:04Z)
• Future-Guided Learning: A Predictive Approach To Enhance Time-Series Forecasting [4.866362841501992]
  本稿では、時系列イベント予測を強化するアプローチであるFuture-Guided Learningを紹介する。 提案手法は,重要な事象を特定するために将来的なデータを解析する検出モデルと,これらの事象を現在のデータに基づいて予測する予測モデルである。 予測モデルと検出モデルの間に不一致が発生した場合、予測モデルはより実質的な更新を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T21:22:55Z)
• Learning Augmentation Policies from A Model Zoo for Time Series Forecasting [58.66211334969299]
  本稿では,強化学習に基づく学習可能なデータ拡張手法であるAutoTSAugを紹介する。 限界サンプルを学習可能なポリシーで強化することにより、AutoTSAugは予測性能を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T07:34:19Z)
• F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data [65.6499834212641]
  本稿では,需要予測をメタラーニング問題として定式化し,F-FOMAMLアルゴリズムを開発した。 タスク固有のメタデータを通してドメインの類似性を考慮することにより、トレーニングタスクの数が増加するにつれて過剰なリスクが減少する一般化を改善した。 従来の最先端モデルと比較して,本手法では需要予測精度が著しく向上し,内部自動販売機データセットでは平均絶対誤差が26.24%,JD.comデータセットでは1.04%削減された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T21:28:50Z)
• Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
  近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。 ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。 当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:15:25Z)
• Evaluation of Time-Series Forecasting Models for Chickenpox Cases Estimation in Hungary [0.0]
  我々は時系列予測技術を用いて,ニワトリの今後の発生をモデル化し,予測する。 ハンガリーが収集したデータセット上で,複数のモデルとデータ前処理技術を実装し,シミュレーションする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T14:27:07Z)
• Feature-weighted Stacking for Nonseasonal Time Series Forecasts: A Case Study of the COVID-19 Epidemic Curves [0.0]
  本研究では,非シーズン時間帯での利用可能性について,予測におけるアンサンブル手法について検討する。 予備予測段階における予測能力を証明する2つの予測モデルと2つのメタ機能からなる重畳アンサンブルを用いて遅延データ融合を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T14:44:46Z)
• Comparing Test Sets with Item Response Theory [53.755064720563]
  我々は,18の事前学習トランスフォーマーモデルから予測した29のデータセットを個別のテスト例で評価した。 Quoref、HellaSwag、MC-TACOは最先端のモデルを区別するのに最適である。 また、QAMRやSQuAD2.0のようなQAデータセットに使用されるスパン選択タスク形式は、強いモデルと弱いモデルとの差別化に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T22:33:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。