論文の概要: Unsupervised Unlearning of Concept Drift with Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12989v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 14:52:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 14:12:15.726923
- Title: Unsupervised Unlearning of Concept Drift with Autoencoders
- Title（参考訳）: オートエンコーダによる概念ドリフトの教師なし学習
- Authors: Andr\'e Artelt, Kleanthis Malialis, Christos Panayiotou, Marios
Polycarpou, Barbara Hammer
- Abstract要約: コンセプトドリフトは、将来のサンプルのデータストリームに影響を与えるデータ分散の変化を指す。
教師なしの方法で概念ドリフトを「学習」するためのオートエンコーダに基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.241731825518899
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The phenomena of concept drift refers to a change of the data distribution
affecting the data stream of future samples -- such non-stationary environments
are often encountered in the real world. Consequently, learning models
operating on the data stream might become obsolete, and need costly and
difficult adjustments such as retraining or adaptation. Existing methods to
address concept drift are, typically, categorised as active or passive. The
former continually adapt a model using incremental learning, while the latter
perform a complete model retraining when a drift detection mechanism triggers
an alarm. We depart from the traditional avenues and propose for the first time
an alternative approach which "unlearns" the effects of the concept drift.
Specifically, we propose an autoencoder-based method for "unlearning" the
concept drift in an unsupervised manner, without having to retrain or adapt any
of the learning models operating on the data.
- Abstract（参考訳）: コンセプトドリフトの現象は、将来のサンプルのデータストリームに影響を与えるデータ分布の変化を指す。
その結果、データストリーム上で動作する学習モデルは時代遅れになり、再トレーニングや適応のようなコストがかかり難しい調整が必要になる。
概念ドリフトに対処する既存の方法は、通常、アクティブまたはパッシブに分類される。
前者は漸進学習を用いてモデルを継続的に適応し、後者はドリフト検出機構がアラームをトリガーするときに完全なモデル再訓練を行う。
我々は伝統的な道から出発し、コンセプトドリフトの効果を「解き放つ」代替アプローチを初めて提案する。
具体的には,データ上で動作する学習モデルの再トレーニングや適応を必要とせず,教師なしの方法で概念ドリフトを"アンラーニング"するオートエンコーダベースの手法を提案する。
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