論文の概要: On Efficient Approximate Queries over Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02845v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 18:35:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 16:01:31.652850
- Title: On Efficient Approximate Queries over Machine Learning Models
- Title（参考訳）: 機械学習モデルによる効率的な近似クエリについて
- Authors: Dujian Ding, Sihem Amer-Yahia, Laks VS Lakshmanan
- Abstract要約: 本稿では,プロキシを活用し,オラクルの使用量を最小限に抑えることで,クエリ応答を近似する新しい統一フレームワークを開発する。
我々のフレームワークは、データサンプルに高価なオラクルを呼び出し、DB内のオブジェクトに安価なプロキシを適用するという、司法的な組み合わせを使用します。
我々のアルゴリズムは最先端のアルゴリズムより優れており、証明可能な統計的保証で高い結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.26180913049285
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The question of answering queries over ML predictions has been gaining
attention in the database community. This question is challenging because the
cost of finding high quality answers corresponds to invoking an oracle such as
a human expert or an expensive deep neural network model on every single item
in the DB and then applying the query. We develop a novel unified framework for
approximate query answering by leveraging a proxy to minimize the oracle usage
of finding high quality answers for both Precision-Target (PT) and
Recall-Target (RT) queries. Our framework uses a judicious combination of
invoking the expensive oracle on data samples and applying the cheap proxy on
the objects in the DB. It relies on two assumptions. Under the Proxy Quality
assumption, proxy quality can be quantified in a probabilistic manner w.r.t.
the oracle. This allows us to develop two algorithms: PQA that efficiently
finds high quality answers with high probability and no oracle calls, and PQE,
a heuristic extension that achieves empirically good performance with a small
number of oracle calls. Alternatively, under the Core Set Closure assumption,
we develop two algorithms: CSC that efficiently returns high quality answers
with high probability and minimal oracle usage, and CSE, which extends it to
more general settings. Our extensive experiments on five real-world datasets on
both query types, PT and RT, demonstrate that our algorithms outperform the
state-of-the-art and achieve high result quality with provable statistical
guarantees.
- Abstract（参考訳）: ML予測に対するクエリに回答する問題は、データベースコミュニティで注目を集めている。
高品質な回答を見つけるコストは、DBのすべての項目で人間の専門家や高価なディープニューラルネットワークモデルといった託宣を呼び起こし、クエリを適用することに対応するため、この問題は難しい。
精度目標(pt)とリコール目標(rt)の両方に対して、oracleが高品質の回答を見つけることを最小限に抑えるためにプロキシを利用して、近似クエリ応答のための新しい統一フレームワークを開発した。
我々のフレームワークは、データサンプルに高価なオラクルを呼び出し、DB内のオブジェクトに安価なプロキシを適用するという、司法的な組み合わせを使用します。
それは2つの仮定に依存する。
プロキシ品質の仮定の下では、プロキシ品質は確率的な方法で量子化することができる。
これにより、高い確率でオラクル呼び出しのない高品質な回答を効率的に見つけるPQAと、少数のオラクル呼び出しで経験的に優れたパフォーマンスを達成するヒューリスティックな拡張であるPQEの2つのアルゴリズムを開発することができる。
あるいは、Core Set Closureの仮定の下で、高い確率と最小のオラクル使用率で効率よく高品質な回答を返すCSCと、より一般的な設定に拡張するCSEの2つのアルゴリズムを開発する。
クエリタイプptとrtの5つの実世界のデータセットに関する広範な実験は、我々のアルゴリズムが最先端を上回っており、統計的保証によって高い結果品質を達成していることを示している。
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