論文の概要: Combining self-labeling and demand based active learning for non-stationary data streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04141v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 15:38:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 15:43:15.616627
• Title: Combining self-labeling and demand based active learning for non-stationary data streams
• Title（参考訳）: 非定常データストリームに対する自己ラベルと需要に基づくアクティブラーニングの組み合わせ
• Authors: Valerie Vaquet, Fabian Hinder, Johannes Brinkrolf, and Barbara Hammer
• Abstract要約: 非定常データストリームからの学習は、ストリーム形式でより多くのデータが利用可能になるにつれて、関心が高まる研究方向である。 殆どのアプローチは、サンプルの基礎的真実が利用可能となり、テストテーマトレイン方式で教師付きオンライン学習を行うと仮定している。 本研究では,少ないラベル付きデータストリームに着目し,徐々に漂流するデータストリームにおける自己ラベル化の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.951705533903104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning from non-stationary data streams is a research direction that gains increasing interest as more data in form of streams becomes available, for example from social media, smartphones, or industrial process monitoring. Most approaches assume that the ground truth of the samples becomes available (possibly with some delay) and perform supervised online learning in the test-then-train scheme. While this assumption might be valid in some scenarios, it does not apply to all settings. In this work, we focus on scarcely labeled data streams and explore the potential of self-labeling in gradually drifting data streams. We formalize this setup and propose a novel online $k$-nn classifier that combines self-labeling and demand-based active learning.
• Abstract（参考訳）: 非定常データストリームからの学習は、ソーシャルメディアやスマートフォン、産業プロセスの監視など、ストリーム形式のより多くのデータが利用可能になるにつれて、関心が高まる研究方向である。 ほとんどのアプローチでは、サンプルの基礎的真理が利用可能になり(おそらく多少の遅れがある)、テストテーマトレイン方式で教師付きオンライン学習を行う。 この仮定はいくつかのシナリオで有効かもしれませんが、すべての設定に適用できません。 本研究では,少ないラベル付きデータストリームに着目し,徐々に漂流するデータストリームにおける自己ラベル化の可能性を探る。 我々はこの設定を形式化し、自己ラベルと需要に基づくアクティブラーニングを組み合わせた新しいオンライン$k$-nn分類器を提案する。

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