論文の概要: Precise Change Point Detection using Spectral Drift Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06507v1
• Date: Fri, 13 May 2022 08:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-16 14:11:39.753988
• Title: Precise Change Point Detection using Spectral Drift Detection
• Title（参考訳）: スペクトルドリフト検出による精密変化点検出
• Authors: Fabian Hinder, Andr\'e Artelt, Valerie Vaquet, Barbara Hammer
• Abstract要約: 概念ドリフト(concept drift)とは、データ生成が時間とともに変化する現象を指し、結果として機械学習モデルが不正確になり、調整が必要になる可能性がある。 本稿では,教師なし学習における変化点検出の問題について考察する。 我々は、新しい教師なしドリフト検出アルゴリズムを導き、その数学的特性を調査し、いくつかの実験でその有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.686667049158476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The notion of concept drift refers to the phenomenon that the data generating distribution changes over time; as a consequence machine learning models may become inaccurate and need adjustment. In this paper we consider the problem of detecting those change points in unsupervised learning. Many unsupervised approaches rely on the discrepancy between the sample distributions of two time windows. This procedure is noisy for small windows, hence prone to induce false positives and not able to deal with more than one drift event in a window. In this paper we rely on structural properties of drift induced signals, which use spectral properties of kernel embedding of distributions. Based thereon we derive a new unsupervised drift detection algorithm, investigate its mathematical properties, and demonstrate its usefulness in several experiments.
• Abstract（参考訳）: 概念ドリフトの概念は、データ生成が時間とともに変化する現象を指しており、結果として機械学習モデルが不正確になり、調整が必要である可能性がある。 本稿では,教師なし学習における変化点検出の問題について考察する。 多くの教師なしのアプローチは、2つの時間窓のサンプル分布のばらつきに依存する。 この手順は小さなウィンドウでうるさいため、偽陽性を誘発する傾向があり、ウィンドウで複数のドリフトイベントを扱うことができない。 本稿では,分布のカーネル埋め込みのスペクトル特性を利用するドリフト誘起信号の構造特性に依存する。 そこで我々は,新しい教師なしドリフト検出アルゴリズムを導出し,その数学的性質を調査し,いくつかの実験でその有用性を示す。

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