論文の概要: Fast kernel methods for Data Quality Monitoring as a goodness-of-fit
test
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05413v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 16:59:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 13:55:36.931757
- Title: Fast kernel methods for Data Quality Monitoring as a goodness-of-fit
test
- Title(参考訳): 適合度テストとしてのデータ品質モニタリングのための高速カーネル手法
- Authors: Gaia Grosso, Nicol\`o Lai, Marco Letizia, Jacopo Pazzini, Marco Rando,
Lorenzo Rosasco, Andrea Wulzer, Marco Zanetti
- Abstract要約: 本稿では,粒子検出器をリアルタイムで監視するための機械学習手法を提案する。
目標は、入ってくる実験データと参照データセットとの互換性を評価し、通常の状況下でのデータ挙動を特徴づけることである。
このモデルはカーネルメソッドの現代的な実装に基づいており、十分なデータを与えられた連続関数を学習できる非パラメトリックアルゴリズムである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.882743697472755
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We here propose a machine learning approach for monitoring particle detectors
in real-time. The goal is to assess the compatibility of incoming experimental
data with a reference dataset, characterising the data behaviour under normal
circumstances, via a likelihood-ratio hypothesis test. The model is based on a
modern implementation of kernel methods, nonparametric algorithms that can
learn any continuous function given enough data. The resulting approach is
efficient and agnostic to the type of anomaly that may be present in the data.
Our study demonstrates the effectiveness of this strategy on multivariate data
from drift tube chamber muon detectors.
- Abstract(参考訳): 本稿では,粒子検出器のリアルタイム監視のための機械学習手法を提案する。
目的は、確率比仮説テストにより、正常な状況下でのデータ挙動を特徴付ける、参照データセットによる入ってくる実験データの互換性を評価することである。
このモデルはカーネルメソッドの現代的な実装に基づいており、十分なデータを与えられた連続関数を学習できる非パラメトリックアルゴリズムである。
結果として得られるアプローチは、データに存在する可能性のある異常の種類に非依存で効率的である。
本研究はドリフト管室ミューオン検出器の多変量データに対する本手法の有効性を示す。
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