Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Regression Markets

論文の概要: Bayesian Regression Markets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14992v2
Date: Tue, 12 Mar 2024 08:19:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 01:36:44.292686
Title: Bayesian Regression Markets
Title（参考訳）: ベイズ回帰市場
Authors: Thomas Falconer and Jalal Kazempour and Pierre Pinson
Abstract要約: 我々は、データ共有のための金銭的インセンティブを提供するためのレグレッション市場を開発する。現在の文献でも同様の提案が市場エージェントを大きな金融リスクに晒すことが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Machine learning tasks are vulnerable to the quality of data used as input. Yet, it is often challenging for firms to obtain adequate datasets, with them being naturally distributed amongst owners, that in practice, may be competitors in a downstream market and reluctant to share information. Focusing on supervised learning for regression tasks, we develop a regression market to provide a monetary incentive for data sharing. Our proposed mechanism adopts a Bayesian framework, allowing us to consider a more general class of regression tasks. We present a thorough exploration of the market properties, and show that similar proposals in current literature expose the market agents to sizeable financial risks, which can be mitigated in our setup.
Abstract（参考訳）: 機械学習タスクは入力として使用されるデータの品質に弱い。しかし、企業が適切なデータセットを入手することはしばしば困難であり、所有者間で自然に分散され、実際には下流市場におけるライバルであり、情報の共有に消極的である。回帰タスクの教師付き学習に着目して、データ共有のための金銭的インセンティブを提供するレグレッション市場を開発する。提案するメカニズムはベイズ的枠組みを採用しており,より一般的な回帰タスクのクラスを考えることができる。市場資産の徹底的な調査を行い、現在の文献に類似した提案が、市場エージェントを大規模な金融リスクに晒し、当社の設定を緩和できることを示す。

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