論文の概要: IoT Data Analytics in Dynamic Environments: From An Automated Machine Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08018v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 16:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 13:51:36.169589
• Title: IoT Data Analytics in Dynamic Environments: From An Automated Machine Learning Perspective
• Title（参考訳）: 動的環境におけるiotデータ分析:自動機械学習の観点から
• Authors: Li Yang, Abdallah Shami
• Abstract要約: 本稿では,AutoMLの領域におけるモデル選択,チューニング,手順の更新において,既存の手法の見直しを行う。 我々の発見を正当化し、産業ユーザや研究者がAutoMLアプローチをよりうまく実装するのを助けるために、AutoMLをIoT異常検出問題に適用するケーススタディが実施されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.350337750192997
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the wide spread of sensors and smart devices in recent years, the data generation speed of the Internet of Things (IoT) systems has increased dramatically. In IoT systems, massive volumes of data must be processed, transformed, and analyzed on a frequent basis to enable various IoT services and functionalities. Machine Learning (ML) approaches have shown their capacity for IoT data analytics. However, applying ML models to IoT data analytics tasks still faces many difficulties and challenges, specifically, effective model selection, design/tuning, and updating, which have brought massive demand for experienced data scientists. Additionally, the dynamic nature of IoT data may introduce concept drift issues, causing model performance degradation. To reduce human efforts, Automated Machine Learning (AutoML) has become a popular field that aims to automatically select, construct, tune, and update machine learning models to achieve the best performance on specified tasks. In this paper, we conduct a review of existing methods in the model selection, tuning, and updating procedures in the area of AutoML in order to identify and summarize the optimal solutions for every step of applying ML algorithms to IoT data analytics. To justify our findings and help industrial users and researchers better implement AutoML approaches, a case study of applying AutoML to IoT anomaly detection problems is conducted in this work. Lastly, we discuss and classify the challenges and research directions for this domain.
• Abstract（参考訳）: 近年,センサやスマートデバイスの普及に伴い,IoT(Internet of Things)システムのデータ生成速度が劇的に向上している。 IoTシステムでは、さまざまなIoTサービスや機能を実現するために、大量のデータを頻繁に処理、変換、分析する必要がある。 機械学習(ML)アプローチは、IoTデータ分析の能力を示している。 しかし、IoTデータ分析タスクにMLモデルを適用することは、特に効果的なモデル選択、設計/チューニング、更新など、多くの困難と課題に直面している。 さらに、IoTデータのダイナミックな性質は、コンセプトドリフトの問題を導入し、モデルパフォーマンスが低下する可能性がある。 人間の努力を減らすため、Automated Machine Learning (AutoML)は、特定のタスク上で最高のパフォーマンスを達成するために機械学習モデルを自動的に選択、構築、チューニング、更新することを目的とした、一般的な分野となっている。 本稿では,AutoML領域におけるモデル選択,チューニング,更新手順における既存手法のレビューを行い,IoTデータ分析にMLアルゴリズムを適用するすべてのステップにおいて最適なソリューションを特定し,要約する。 本研究は,産業用ユーザや研究者がautomlアプローチをより効果的に実装するために,iot異常検出問題にautomlを適用する場合のケーススタディである。 最後に、この分野の課題と研究の方向性について議論し、分類する。

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