論文の概要: Optimal Pricing for Data-Augmented AutoML Marketplaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17843v2
• Date: Tue, 27 May 2025 14:50:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:57.941861
• Title: Optimal Pricing for Data-Augmented AutoML Marketplaces
• Title（参考訳）: データ拡張されたAutoMLマーケットプレイスの最適な価格設定
• Authors: Minbiao Han, Jonathan Light, Steven Xia, Sainyam Galhotra, Raul Castro Fernandez, Haifeng Xu,
• Abstract要約: 既存のクラウドベースのAutoMLプラットフォームとシームレスに統合可能な,実用的なデータ拡張型AutoML市場を提案する。 通常のAutoMLソリューションとは異なり、当社の設計は、購入者が提出したトレーニングデータを貴重な外部データセットで自動的に強化します。 私たちの重要なイノベーションは、機器価値、すなわち限界モデルの品質改善に基づく価格設定メカニズムです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.293214013879464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organizations often lack sufficient data to effectively train machine learning (ML) models, while others possess valuable data that remains underutilized. Data markets promise to unlock substantial value by matching data suppliers with demand from ML consumers. However, market design involves addressing intricate challenges, including data pricing, fairness, robustness, and strategic behavior. In this paper, we propose a pragmatic data-augmented AutoML market that seamlessly integrates with existing cloud-based AutoML platforms such as Google's Vertex AI and Amazon's SageMaker. Unlike standard AutoML solutions, our design automatically augments buyer-submitted training data with valuable external datasets, pricing the resulting models based on their measurable performance improvements rather than computational costs as the status quo. Our key innovation is a pricing mechanism grounded in the instrumental value - the marginal model quality improvement - of externally sourced data. This approach bypasses direct dataset pricing complexities, mitigates strategic buyer behavior, and accommodates diverse buyer valuations through menu-based options. By integrating automated data and model discovery, our solution not only enhances ML outcomes but also establishes an economically sustainable framework for monetizing external data.
• Abstract（参考訳）: 組織は機械学習(ML)モデルを効果的にトレーニングするのに十分なデータを持っていないことが多い。 データ市場は、データサプライヤーとML消費者の需要を一致させることで、かなりの価値を解放することを約束する。 しかし、市場設計には、データ価格、公正性、堅牢性、戦略的行動など、複雑な課題に対処する必要がある。 本稿では,GoogleのVertex AIやAmazonのSageMakerなど,既存のクラウドベースのAutoMLプラットフォームとシームレスに統合可能な,実用的なデータ拡張型AutoML市場を提案する。 通常のAutoMLソリューションとは異なり、当社の設計では、購入者が提出したトレーニングデータを価値ある外部データセットで自動的に拡張し、計算コストよりも測定可能なパフォーマンス改善に基づいたモデルに価格を付けています。 私たちのキーとなるイノベーションは、外部ソースデータの機器価値(限界モデルの品質改善)に基づく価格設定メカニズムです。 このアプローチは、直接的なデータセット価格の複雑さを回避し、戦略的バイヤーの振る舞いを緩和し、メニューベースのオプションを通じてさまざまなバイヤーバリュエーションを許容する。 自動データとモデル発見を統合することで、私たちのソリューションはMLの結果を高めるだけでなく、外部データを収益化するための経済的に持続可能なフレームワークも確立します。

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