論文の概要: Lifelong Self-Adaptation: Self-Adaptation Meets Lifelong Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01834v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 20:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 15:01:33.880083
• Title: Lifelong Self-Adaptation: Self-Adaptation Meets Lifelong Machine Learning
• Title（参考訳）: 生涯の自己適応 - 生涯の機械学習
• Authors: Omid Gheibi, Danny Weyns
• Abstract要約: 我々は、生涯ML層を用いた機械学習技術を用いた自己適応システムに対する新しいアプローチとして、テキストライフロング自己適応を提案する。 生涯にわたるMLレイヤは、実行システムとその環境を追跡し、この知識を現在のタスクに関連付け、微分に基づいて新しいタスクを特定し、それに従って自己適応システムの学習モデルを更新する。 本稿では、生涯にわたる自己適応のための再利用可能なアーキテクチャを提案し、自己適応における意思決定に使用される学習モデルの入力データの予期せぬ変化によって引き起こされる概念漂流の場合に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.893661749381868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past years, machine learning (ML) has become a popular approach to support self-adaptation. While ML techniques enable dealing with several problems in self-adaptation, such as scalable decision-making, they are also subject to inherent challenges. In this paper, we focus on one such challenge that is particularly important for self-adaptation: ML techniques are designed to deal with a set of predefined tasks associated with an operational domain; they have problems to deal with new emerging tasks, such as concept shift in input data that is used for learning. To tackle this challenge, we present \textit{lifelong self-adaptation}: a novel approach to self-adaptation that enhances self-adaptive systems that use ML techniques with a lifelong ML layer. The lifelong ML layer tracks the running system and its environment, associates this knowledge with the current tasks, identifies new tasks based on differentiations, and updates the learning models of the self-adaptive system accordingly. We present a reusable architecture for lifelong self-adaptation and apply it to the case of concept drift caused by unforeseen changes of the input data of a learning model that is used for decision-making in self-adaptation. We validate lifelong self-adaptation for two types of concept drift using two cases.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、機械学習(ML)は自己適応をサポートする一般的なアプローチとなっている。 ML技術は、スケーラブルな意思決定など、自己適応におけるいくつかの問題への対処を可能にするが、それらもまた固有の課題である。 本稿では、自己適応において特に重要な課題の一つに焦点をあてる:ML技術は、運用ドメインに関連する一連の事前定義されたタスクに対処するように設計されており、学習に使用される入力データの概念シフトのような新しいタスクに対処する問題がある。 この課題に対処するために,一生のML層を用いたML技術を用いた自己適応システムを強化する,新たな自己適応手法である‘textit{lifelong self-adaptation’を提案する。 生涯にわたるMLレイヤは、実行システムとその環境を追跡し、この知識を現在のタスクと関連付け、微分に基づいて新しいタスクを特定し、それに従って自己適応システムの学習モデルを更新する。 本稿では、生涯にわたる自己適応のための再利用可能なアーキテクチャを提案し、自己適応における意思決定に使用される学習モデルの入力データの予期せぬ変化に起因する概念ドリフトのケースに適用する。 2種類の概念ドリフトに対する生涯自己適応を2例を用いて検証した。

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