論文の概要: Unsupervised Unlearning of Concept Drift with Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12989v2
- Date: Tue, 19 Sep 2023 11:23:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 20:32:35.798825
- 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。
本稿では,世界レベルでの教師なしおよびモデルに依存しないドリフト適応手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.41354952642957
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concept drift refers to a change in the data distribution affecting the data
stream of future samples. Consequently, learning models operating on the data
stream might become obsolete, and need costly and difficult adjustments such as
retraining or adaptation. Existing methods usually implement a local concept
drift adaptation scheme, where either incremental learning of the models is
used, or the models are completely retrained when a drift detection mechanism
triggers an alarm. This paper proposes an alternative approach in which an
unsupervised and model-agnostic concept drift adaptation method at the global
level is introduced, based on autoencoders. Specifically, the proposed method
aims to ``unlearn'' the concept drift without having to retrain or adapt any of
the learning models operating on the data. An extensive experimental evaluation
is conducted in two application domains. We consider a realistic water
distribution network with more than 30 models in-place, from which we create
200 simulated data sets / scenarios. We further consider an image-related task
to demonstrate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 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。
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。
既存の手法では、モデルのインクリメンタルな学習や、ドリフト検出機構がアラームを起動したときにモデルが完全に再訓練されるローカルコンセプトドリフト適応スキームを実装している。
本稿では,オートエンコーダをベースとした,世界レベルでの教師なしおよびモデルに依存しないドリフト適応手法を提案する。
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行うことなく,概念ドリフトの‘unlearn’を目標とする。
2つのアプリケーション領域で広範な実験的評価を行う。
我々は30以上のモデルが配置されている現実的な配水ネットワークを検討し、そこから200のシミュレーションデータセット/シナリオを作成する。
さらに,本手法の有効性を示すため,画像関連課題についても検討する。
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