論文の概要: Towards Computational Performance Engineering for Unsupervised Concept Drift Detection -- Complexities, Benchmarking, Performance Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08319v3
- Date: Mon, 10 Jun 2024 09:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 05:48:34.453277
- Title: Towards Computational Performance Engineering for Unsupervised Concept Drift Detection -- Complexities, Benchmarking, Performance Analysis
- Title（参考訳）: 教師なしコンセプトドリフト検出のための計算性能工学を目指して -- 複雑度、ベンチマーク、性能解析
- Authors: Elias Werner, Nishant Kumar, Matthias Lieber, Sunna Torge, Stefan Gumhold, Wolfgang E. Nagel,
- Abstract要約: コンセプトドリフト検出は、システムの信頼性を確保するために、多くのAIシステムにとって不可欠である。
これらのシステムは多くの場合、大量のデータを扱うか、リアルタイムに反応する必要がある。
ドリフト検出器は 総合的な性能評価で 計算要求や制約を満たさなければならない
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.720921955899519
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concept drift detection is crucial for many AI systems to ensure the system's reliability. These systems often have to deal with large amounts of data or react in real-time. Thus, drift detectors must meet computational requirements or constraints with a comprehensive performance evaluation. However, so far, the focus of developing drift detectors is on inference quality, e.g. accuracy, but not on computational performance, such as runtime. Many of the previous works consider computational performance only as a secondary objective and do not have a benchmark for such evaluation. Hence, we propose and explain performance engineering for unsupervised concept drift detection that reflects on computational complexities, benchmarking, and performance analysis. We provide the computational complexities of existing unsupervised drift detectors and discuss why further computational performance investigations are required. Hence, we state and substantiate the aspects of a benchmark for unsupervised drift detection reflecting on inference quality and computational performance. Furthermore, we demonstrate performance analysis practices that have proven their effectiveness in High-Performance Computing, by tracing two drift detectors and displaying their performance data.
- Abstract（参考訳）: コンセプトドリフト検出は、システムの信頼性を確保するために、多くのAIシステムにとって不可欠である。
これらのシステムは多くの場合、大量のデータを扱うか、リアルタイムに反応する必要がある。
したがって、ドリフト検出器は総合的な性能評価で計算要求や制約を満たす必要がある。
しかし、今のところ、ドリフト検出器の開発は推論品質、例えば精度に重点を置いているが、実行時のような計算性能は重視していない。
従来の研究の多くは、計算性能を二次目的としてのみ考慮しており、そのような評価のためのベンチマークを持っていない。
そこで我々は,計算複雑性,ベンチマーク,性能解析を反映した,教師なしの概念ドリフト検出の性能工学を提案し,説明する。
本稿では、既存の非教師付きドリフト検出器の計算複雑性について述べ、なぜさらなる計算性能調査が必要なのかを論じる。
そこで我々は,予測品質と計算性能に基づいて,教師なしドリフト検出のためのベンチマークの側面を述べる。
さらに,2つのドリフト検出器をトレースし,その性能データを表示することにより,その性能を実証した性能解析手法を実証する。
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