論文の概要: TiWS-iForest: Isolation Forest in Weakly Supervised and Tiny ML scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15432v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 14:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 19:20:42.164438
• Title: TiWS-iForest: Isolation Forest in Weakly Supervised and Tiny ML scenarios
• Title（参考訳）: TiWS-iForest: 弱監視と微妙なMLシナリオにおける分離フォレスト
• Authors: Tommaso Barbariol and Gian Antonio Susto
• Abstract要約: アイソレーション・フォレスト(Isolation Forest)は、アイソレーション・ツリーと呼ばれる木々のアンサンブルを用いて、異常スコアを定義できる一般的なアルゴリズムである。 メモリ要件,レイテンシ,パフォーマンスの観点から,標準アルゴリズムが改良される可能性がある。 弱い監視を生かしたTiWS-iForestを提案することにより,森林分離の複雑さを低減し,検出性能を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7285752469525315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection tackles the problem of finding anomalies inside datasets without the labels availability; since data tagging is typically hard or expensive to obtain, such approaches have seen huge applicability in recent years. In this context, Isolation Forest is a popular algorithm able to define an anomaly score by means of an ensemble of peculiar trees called isolation trees. These are built using a random partitioning procedure that is extremely fast and cheap to train. However, we find that the standard algorithm might be improved in terms of memory requirements, latency and performances; this is of particular importance in low resources scenarios and in TinyML implementations on ultra-constrained microprocessors. Moreover, Anomaly Detection approaches currently do not take advantage of weak supervisions: being typically consumed in Decision Support Systems, feedback from the users, even if rare, can be a valuable source of information that is currently unexplored. Beside showing iForest training limitations, we propose here TiWS-iForest, an approach that, by leveraging weak supervision is able to reduce Isolation Forest complexity and to enhance detection performances. We showed the effectiveness of TiWS-iForest on real word datasets and we share the code in a public repository to enhance reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出(unsupervised anomaly detection)は、ラベルの可用性なしにデータセット内で異常を見つけるという問題に対処する。 この文脈において、アイソレーション・フォレスト(Isolation Forest)は、アイソレーション・ツリー(Isolation Tree)と呼ばれる独特の木のアンサンブルを用いて、異常スコアを定義できる一般的なアルゴリズムである。 これらはランダムなパーティショニング手順を使用して構築されており、非常に高速で、トレーニングが安価である。 しかし、メモリ要件、レイテンシ、パフォーマンスの点で標準アルゴリズムは改善される可能性があり、これは低リソースシナリオや超制約マイクロプロセッサ上でのTinyML実装において特に重要である。 さらに、現在、異常検出アプローチは、弱い監督の利点を生かしていない:通常、決定支援システムで消費される、ユーザからのフィードバックは、たとえ稀であっても、現在探索されていない貴重な情報の源となり得る。 iForestトレーニングの制限を示すだけでなく、弱い監視を活用することで、分離森林の複雑さを減らし、検出性能を向上させることができるTiWS-iForestを提案する。 実単語データセットに対するTiWS-iForestの有効性を示し、再現性を高めるために公開リポジトリでコードを共有する。

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