Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Historical Context for Data Streams

論文の概要: A Historical Context for Data Streams

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19811v1
Date: Wed, 18 Oct 2023 08:52:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-05 13:26:13.921038
Title: A Historical Context for Data Streams
Title（参考訳）: データストリームの歴史的文脈
Authors: Indre Zliobaite and Jesse Read
Abstract要約: ストリーミングデータからの学習に関する研究は、典型的には計算資源の制約に関連した厳密な仮定を下す。ここでは、データストリーム研究の歴史的文脈について、その歴史的文脈におけるデータストリームよりも機械学習で使用される一般的な仮定を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2476339862695065
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning from data streams is an active and growing research area. Research on learning from streaming data typically makes strict assumptions linked to computational resource constraints, including requirements for stream mining algorithms to inspect each instance not more than once and be ready to give a prediction at any time. Here we review the historical context of data streams research placing the common assumptions used in machine learning over data streams in their historical context.
Abstract（参考訳）: データストリームからの機械学習は、活発に成長している研究領域である。ストリーミングデータから学習する研究は、通常、ストリームマイニングアルゴリズムが各インスタンスを1回未満で検査し、いつでも予測する準備が整うという要求を含む、計算資源の制約と関連づけられた厳密な仮定を作る。本稿では、データストリーム研究の歴史的文脈を、その歴史的文脈におけるデータストリーム上で機械学習で使用される一般的な仮定として検討する。

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