論文の概要: OpenDataVal: a Unified Benchmark for Data Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10577v3
• Date: Fri, 13 Oct 2023 04:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:37:04.792310
• Title: OpenDataVal: a Unified Benchmark for Data Valuation
• Title（参考訳）: OpenDataVal: データ評価のための統一ベンチマーク
• Authors: Kevin Fu Jiang, Weixin Liang, James Zou, Yongchan Kwon
• Abstract要約: OpenDataValは、データバリュエーションのための、使いやすく、統一されたベンチマークフレームワークです。 OpenDataValは、11種類の最先端データバリュエーションアルゴリズムを含む統合環境を提供する。 我々はOpenDataValを用いてベンチマーク分析を行い、最先端データ評価手法の有効性を定量化し比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.15852021170501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing the quality and impact of individual data points is critical for improving model performance and mitigating undesirable biases within the training dataset. Several data valuation algorithms have been proposed to quantify data quality, however, there lacks a systemic and standardized benchmarking system for data valuation. In this paper, we introduce OpenDataVal, an easy-to-use and unified benchmark framework that empowers researchers and practitioners to apply and compare various data valuation algorithms. OpenDataVal provides an integrated environment that includes (i) a diverse collection of image, natural language, and tabular datasets, (ii) implementations of eleven different state-of-the-art data valuation algorithms, and (iii) a prediction model API that can import any models in scikit-learn. Furthermore, we propose four downstream machine learning tasks for evaluating the quality of data values. We perform benchmarking analysis using OpenDataVal, quantifying and comparing the efficacy of state-of-the-art data valuation approaches. We find that no single algorithm performs uniformly best across all tasks, and an appropriate algorithm should be employed for a user's downstream task. OpenDataVal is publicly available at https://opendataval.github.io with comprehensive documentation. Furthermore, we provide a leaderboard where researchers can evaluate the effectiveness of their own data valuation algorithms.
• Abstract（参考訳）: 個々のデータポイントの品質と影響を評価することは、モデルパフォーマンスを改善し、トレーニングデータセット内の望ましくないバイアスを軽減するために重要です。 データ品質を定量化するためにいくつかのデータ評価アルゴリズムが提案されているが、データ評価のための体系的で標準化されたベンチマークシステムがない。 本稿では、研究者や実践者が様々なデータ評価アルゴリズムを適用して比較できるようにする、使いやすく統一されたベンチマークフレームワークOpenDataValを紹介する。 OpenDataValは統合された環境を提供する (i)画像、自然言語、表形式のデータセットの多種多様なコレクション。 (ii)11種類の最先端データ評価アルゴリズムの実装と実装 (iii) scikit-learnで任意のモデルをインポート可能な予測モデルapi。 さらに、データ値の品質を評価するための4つの下流機械学習タスクを提案する。 我々はOpenDataValを用いてベンチマーク分析を行い、最先端データ評価手法の有効性を定量化し比較する。 一つのアルゴリズムが全てのタスクに対して一様に最善を尽くすことはなく、ユーザの下流タスクに適切なアルゴリズムを適用すべきである。 OpenDataValはhttps://opendataval.github.ioで公開されている。 さらに、研究者が自身のデータバリュエーションアルゴリズムの有効性を評価できるリーダーボードを提供する。

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