論文の概要: On the Connection between Concept Drift and Uncertainty in Industrial Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07940v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 14:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:45:30.133996
• Title: On the Connection between Concept Drift and Uncertainty in Industrial Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 産業人工知能におけるコンセプトドリフトと不確かさの関連について
• Authors: Jesus L. Lobo, Ibai La\~na, Eneko Osaba and Javier Del Ser
• Abstract要約: この原稿は、モデルが出力に対する自信とコンセプトドリフトの存在とをしっかりと確認し、公開することを目的としている。 モデルの知識を更新するには、変更の早期検出(ドリフト)が不可欠です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.585540240110219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-based digital twins are at the leading edge of the Industry 4.0 revolution, which are technologically empowered by the Internet of Things and real-time data analysis. Information collected from industrial assets is produced in a continuous fashion, yielding data streams that must be processed under stringent timing constraints. Such data streams are usually subject to non-stationary phenomena, causing that the data distribution of the streams may change, and thus the knowledge captured by models used for data analysis may become obsolete (leading to the so-called concept drift effect). The early detection of the change (drift) is crucial for updating the model's knowledge, which is challenging especially in scenarios where the ground truth associated to the stream data is not readily available. Among many other techniques, the estimation of the model's confidence has been timidly suggested in a few studies as a criterion for detecting drifts in unsupervised settings. The goal of this manuscript is to confirm and expose solidly the connection between the model's confidence in its output and the presence of a concept drift, showcasing it experimentally and advocating for a major consideration of uncertainty estimation in comparative studies to be reported in the future.
• Abstract（参考訳）: AIベースのデジタルツインは、モノのインターネットとリアルタイムデータ分析によって技術的に強化された産業4.0革命の最先端にある。 産業資産から収集された情報は連続的に生成され、厳しいタイミング制約の下で処理しなければならないデータストリームが生成される。 このようなデータストリームは通常、非定常的な現象の影響を受けるため、ストリームのデータ分布が変化し、データ解析に使用されるモデルによって得られる知識は時代遅れになる(いわゆるコンセプトドリフト効果)。 変更の早期検出(ドリフト)はモデルの知識を更新するために不可欠であり、特にストリームデータに関連する基礎的な真実が容易に利用できないシナリオでは困難である。 その他の多くの手法の中で、モデルの信頼度の推定は、教師なし環境での漂流を検出するための基準として、いくつかの研究でひどく提案されている。 本書の目標は、モデルが出力に対する自信とコンセプトドリフトの存在を確証し、確証することであり、それを実験的に示し、将来報告される比較研究における不確実性評価の大幅な検討を提唱することである。

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