論文の概要: Sketches for Time-Dependent Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11923v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 17:24:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-27 15:29:04.341010
• Title: Sketches for Time-Dependent Machine Learning
• Title（参考訳）: 時間依存機械学習のためのスケッチ
• Authors: Jesus Antonanzas, Marta Arias and Albert Bifet
• Abstract要約: 時系列データは、それらを生成する基盤となるプロセスの変化にさらされる可能性がある。 我々は、現在のデータ分布とその時間的進化に関する情報を機械学習アルゴリズムに組み込む方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.824033416765106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data can be subject to changes in the underlying process that generates them and, because of these changes, models built on old samples can become obsolete or perform poorly. In this work, we present a way to incorporate information about the current data distribution and its evolution across time into machine learning algorithms. Our solution is based on efficiently maintaining statistics, particularly the mean and the variance, of data features at different time resolutions. These data summarisations can be performed over the input attributes, in which case they can then be fed into the model as additional input features, or over latent representations learned by models, such as those of Recurrent Neural Networks. In classification tasks, the proposed techniques can significantly outperform the prediction capabilities of equivalent architectures with no feature / latent summarisations. Furthermore, these modifications do not introduce notable computational and memory overhead when properly adjusted.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、それらを生成する基盤となるプロセスの変更の対象となり、これらの変更により、古いサンプル上に構築されたモデルが時代遅れになったり、パフォーマンスが悪くなったりします。 本研究では,現在のデータ分布とその時間的変化に関する情報を機械学習アルゴリズムに組み込む手法を提案する。 我々のソリューションは、データ特徴の統計、特に平均と分散を異なる時間分解能で効率的に維持することに基づいている。 これらのデータ要約は、入力属性で実行することができ、その場合、追加の入力機能としてモデルに入力したり、リカレントニューラルネットワークのようなモデルによって学習された潜在表現としてモデルに入力することができる。 分類タスクにおいて,提案手法は,特徴や潜在要約を伴わない等価アーキテクチャの予測能力を大幅に上回ることができる。 さらに、これらの修正は、適切に調整されたときに顕著な計算およびメモリオーバーヘッドを生じさせない。

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