Fugu-MT 論文翻訳(概要): Online Changepoint Detection on a Budget

論文の概要: Online Changepoint Detection on a Budget

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03710v1
Date: Tue, 11 Jan 2022 00:20:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-12 19:09:38.349119
Title: Online Changepoint Detection on a Budget
Title（参考訳）: 予算のオンライン変更点検出
Authors: Zhaohui Wang, Xiao Lin, Abhinav Mishra, Ram Sriharsha
Abstract要約: 変更ポイントは、基礎となるデータの分布の急激なバリエーションである。本稿では,オフラインの切替点検出アルゴリズムと比較したオンライン切替点検出アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.077509096253692
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Changepoints are abrupt variations in the underlying distribution of data. Detecting changes in a data stream is an important problem with many applications. In this paper, we are interested in changepoint detection algorithms which operate in an online setting in the sense that both its storage requirements and worst-case computational complexity per observation are independent of the number of previous observations. We propose an online changepoint detection algorithm for both univariate and multivariate data which compares favorably with offline changepoint detection algorithms while also operating in a strictly more constrained computational model. In addition, we present a simple online hyperparameter auto tuning technique for these algorithms.
Abstract（参考訳）: 変更ポイントは、基礎となるデータの分布の急激なバリエーションである。データストリームの変更を検出することは、多くのアプリケーションにとって重要な問題である。本稿では,従来の観測回数とは無関係に,記憶条件と最悪の計算複雑性の両方を考慮し,オンライン環境で動作する変更点検出アルゴリズムに関心がある。そこで本研究では,オフライン・チェンジポイント検出アルゴリズムと好適な比較を行うとともに,厳密に制約された計算モデルで動作するオンライン・チェンジポイント検出アルゴリズムを提案する。さらに,これらのアルゴリズムに対する簡易なオンラインハイパーパラメータ自動チューニング手法を提案する。

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