論文の概要: Systematic Evaluation of Deep Learning Models for Failure Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07230v3
- Date: Tue, 30 Apr 2024 16:25:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 20:17:07.640333
- Title: Systematic Evaluation of Deep Learning Models for Failure Prediction
- Title（参考訳）: 故障予測のためのディープラーニングモデルの体系的評価
- Authors: Fatemeh Hadadi, Joshua H. Dawes, Donghwan Shin, Domenico Bianculli, Lionel Briand,
- Abstract要約: 本稿では,障害予測のためのログデータ埋め込み戦略とディープラーニング(DL)タイプの組み合わせを系統的に検討する。
そこで我々は,組込み戦略とDLベースのエンコーダの様々な構成に対応するモジュールアーキテクチャを提案する。
また,F1スコア測定値を用いて,Logkey2vecを用いたCNNベースのエンコーダが最適であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3810628880631226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increasing complexity and scope of software systems, their dependability is crucial. The analysis of log data recorded during system execution can enable engineers to automatically predict failures at run time. Several Machine Learning (ML) techniques, including traditional ML and Deep Learning (DL), have been proposed to automate such tasks. However, current empirical studies are limited in terms of covering all main DL types -- Recurrent Neural Network (RNN), Convolutional Neural network (CNN), and transformer -- as well as examining them on a wide range of diverse datasets. In this paper, we aim to address these issues by systematically investigating the combination of log data embedding strategies and DL types for failure prediction. To that end, we propose a modular architecture to accommodate various configurations of embedding strategies and DL-based encoders. To further investigate how dataset characteristics such as dataset size and failure percentage affect model accuracy, we synthesised 360 datasets, with varying characteristics, for three distinct system behavioral models, based on a systematic and automated generation approach. Using the F1 score metric, our results show that the best overall performing configuration is a CNN-based encoder with Logkey2vec. Additionally, we provide specific dataset conditions, namely a dataset size >350 or a failure percentage >7.5%, under which this configuration demonstrates high accuracy for failure prediction.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムの複雑さとスコープが増大するにつれて、その信頼性は不可欠である。
システム実行中に記録されたログデータの解析により、エンジニアは実行時に自動的に障害を予測できる。
このようなタスクを自動化するために、従来のMLやディープラーニング(DL)など、機械学習(ML)技術がいくつか提案されている。
しかしながら、現在の実証研究は、すべての主要なDLタイプ(リカレントニューラルネットワーク(RNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、トランスフォーマー)をカバーし、幅広い多様なデータセットでそれらを調べるという観点で限定されている。
本稿では、障害予測のためのログデータ埋め込み戦略とDLタイプの組み合わせを体系的に検討し、これらの課題に対処することを目的とする。
そこで我々は,組込み戦略とDLベースのエンコーダの様々な構成に対応するモジュールアーキテクチャを提案する。
さらに,データセットサイズや故障率などのデータセット特性がモデル精度にどのように影響するかを検討するために,系統的および自動生成アプローチに基づく3つの異なるシステム行動モデルに対して,異なる特徴を持つ360データセットを合成した。
また,F1スコア測定値を用いて,Logkey2vecを用いたCNNベースのエンコーダが最適であることを示す。
さらに、データセットサイズ >350 または失敗率 >7.5% という特定のデータセット条件も提供します。
関連論文リスト
- The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease
detection [51.697248252191265]
この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。
我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。
このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z) - Efficient Model Adaptation for Continual Learning at the Edge [15.334881190102895]
ほとんどの機械学習(ML)システムは、トレーニングとデプロイメントの間、定常的で一致したデータ分散を前提としている。
データ分布は、環境要因、センサー特性、タスク・オブ・関心などの変化により、時間とともに変化することが多い。
本稿では,ドメインシフト下での効率的な連続学習のためのアダプタ・リコンフィグレータ(EAR)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T23:55:17Z) - Feature Extraction for Machine Learning-based Intrusion Detection in IoT
Networks [6.6147550436077776]
本稿では, 特徴量削減 (FR) と機械学習 (ML) の手法が, 様々なデータセットにまたがって一般化できるかどうかを明らかにすることを目的とする。
主成分分析(PCA)、自動エンコーダ(AE)、線形識別分析(LDA)の3つの特徴抽出(FE)アルゴリズムの検出精度を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-28T23:52:18Z) - Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge
Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。
まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。
そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z) - An Explainable Machine Learning-based Network Intrusion Detection System
for Enabling Generalisability in Securing IoT Networks [0.0]
機械学習(ML)ベースのネットワーク侵入検知システムは、組織のセキュリティ姿勢を高める多くの利点をもたらす。
多くのシステムは研究コミュニティで設計・開発されており、特定のデータセットを用いて評価すると、しばしば完璧な検出率を達成する。
本稿では,異なるネットワーク環境と攻撃タイプに設定した共通機能の汎用性を評価することにより,ギャップを狭める。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T00:44:45Z) - Rank-R FNN: A Tensor-Based Learning Model for High-Order Data
Classification [69.26747803963907]
Rank-R Feedforward Neural Network (FNN)は、そのパラメータにCanonical/Polyadic分解を課すテンソルベースの非線形学習モデルである。
まず、入力をマルチリニアアレイとして扱い、ベクトル化の必要性を回避し、すべてのデータ次元に沿って構造情報を十分に活用することができる。
Rank-R FNNの普遍的な近似と学習性の特性を確立し、実世界のハイパースペクトルデータセットのパフォーマンスを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-11T16:37:32Z) - TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in
Cloud Services [77.454688257702]
機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。
1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。
与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:24:49Z) - Using Data Assimilation to Train a Hybrid Forecast System that Combines
Machine-Learning and Knowledge-Based Components [52.77024349608834]
利用可能なデータがノイズの多い部分測定の場合,カオスダイナミクスシステムのデータ支援予測の問題を検討する。
動的システムの状態の部分的測定を用いることで、不完全な知識ベースモデルによる予測を改善するために機械学習モデルを訓練できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-15T19:56:48Z) - NASirt: AutoML based learning with instance-level complexity information [0.0]
我々は、スペクトルデータセットの高精度CNNアーキテクチャを見つけるAutoML手法であるNASirtを提案する。
我々の手法は、ほとんどの場合、ベンチマークよりも優れた性能を示し、平均精度は97.40%に達する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-26T22:21:44Z) - Contextual-Bandit Anomaly Detection for IoT Data in Distributed
Hierarchical Edge Computing [65.78881372074983]
IoTデバイスは複雑なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにはほとんど余裕がなく、異常検出タスクをクラウドにオフロードすることは長い遅延を引き起こす。
本稿では,分散階層エッジコンピューティング(HEC)システムを対象とした適応型異常検出手法のデモと構築を行う。
提案手法は,検出タスクをクラウドにオフロードした場合と比較して,精度を犠牲にすることなく検出遅延を著しく低減することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T06:13:33Z) - A Survey on Impact of Transient Faults on BNN Inference Accelerators [0.9667631210393929]
ビッグデータブームにより、非常に大きなデータセットへのアクセスと分析が容易になります。
ディープラーニングモデルは、計算能力と極めて高いメモリアクセスを必要とする。
本研究では,ソフトエラーが独自の深層学習アルゴリズムに与える影響が画像の劇的な誤分類を引き起こす可能性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-10T16:15:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。