論文の概要: Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07925v5
• Date: Mon, 5 Jun 2023 15:32:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 02:26:47.046440
• Title: Robust incremental learning pipelines for temporal tabular datasets with distribution shifts
• Title（参考訳）: 分布シフトを伴う時間表型データセットのためのロバストな漸進学習パイプライン
• Authors: Thomas Wong, Mauricio Barahona
• Abstract要約: 機械学習モデルは、データの分散シフトに適応するために漸進的に構築される。 自己相似性(self-similarity)という概念を用いて、このモデルは、機械学習モデルの2つの基本的な構成要素のみを使用する。 このモデルでは、悪条件下での堅牢なパフォーマンスが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a robust incremental learning model for regression tasks on temporal tabular datasets. Using commonly available tabular and time-series prediction models as building blocks, a machine-learning model is built incrementally to adapt to distributional shifts in data. Using the concept of self-similarity, the model uses only two basic building blocks of machine learning models, gradient boosting decision trees and neural networks to build models for any required complexity. The model is efficient as no specialised neural architectures are used and each model building block can be independently trained in parallel. The model is demonstrated to have robust performances under adverse situations such as regime changes, fat-tailed distributions and low signal-to-noise ratios. Model robustness are studied under different hyper-parameters and complexities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間表データセット上での回帰タスクに対する頑健な逐次学習モデルを提案する。 一般的な利用可能な表型および時系列予測モデルをビルディングブロックとして使用すると、データの分散シフトに対応するために、マシンラーニングモデルがインクリメンタルに構築される。 自己相似性(self-similarity)の概念を用いることで、このモデルは2つの基本的な機械学習モデルの構築ブロック、グラデーション強化決定木、ニューラルネットワークを使用して、複雑なモデルを構築する。 モデルは、特殊なニューラルアーキテクチャを使用しず、各モデル構築ブロックを独立して並列にトレーニングできるため、効率的である。 本モデルは,レジーム変化,脂肪尾分布,低信号対雑音比などの悪条件下でのロバストな性能を示すことが実証された。 モデルロバスト性は、異なるハイパーパラメータと複雑さの下で研究される。

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