論文の概要: Do Ensembling and Meta-Learning Improve Outlier Detection in Randomized Controlled Trials?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05473v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 16:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 14:36:50.336596
• Title: Do Ensembling and Meta-Learning Improve Outlier Detection in Randomized Controlled Trials?
• Title（参考訳）: ランダム化試験における組立とメタラーニングによる外乱検出は改善されるか?
• Authors: Walter Nelson, Jonathan Ranisau, Jeremy Petch
• Abstract要約: 7つの実世界のMCRCTから838個のデータセットから不規則なデータを識別するタスクに対して、機械学習に基づく最新の外れ値検出アルゴリズムを6つ評価した。 以上の結果から,他の領域のデータに対する異常検出文献の先行研究から重要な知見が得られた。 複数の教師なしモデルの予測を集約する単純なアルゴリズムであるMeta-learned Probabilistic Ensemble (MePE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern multi-centre randomized controlled trials (MCRCTs) collect massive amounts of tabular data, and are monitored intensively for irregularities by humans. We began by empirically evaluating 6 modern machine learning-based outlier detection algorithms on the task of identifying irregular data in 838 datasets from 7 real-world MCRCTs with a total of 77,001 patients from over 44 countries. Our results reinforce key findings from prior work in the outlier detection literature on data from other domains. Existing algorithms often succeed at identifying irregularities without any supervision, with at least one algorithm exhibiting positive performance 70.6% of the time. However, performance across datasets varies substantially with no single algorithm performing consistently well, motivating new techniques for unsupervised model selection or other means of aggregating potentially discordant predictions from multiple candidate models. We propose the Meta-learned Probabilistic Ensemble (MePE), a simple algorithm for aggregating the predictions of multiple unsupervised models, and show that it performs favourably compared to recent meta-learning approaches for outlier detection model selection. While meta-learning shows promise, small ensembles outperform all forms of meta-learning on average, a negative result that may guide the application of current outlier detection approaches in healthcare and other real-world domains.
• Abstract（参考訳）: 現代のmcrcts(multi-centre randomized controlled trials)は膨大な量の表データを集め、人間が不規則さを集中的に監視する。 まず,44カ国77,001人を対象に,実世界の7つのMCRCTから得られた838データセットの異常データを識別するタスクに対して,現代の機械学習に基づく異常検出アルゴリズムを実証的に評価した。 以上の結果から,他の領域のデータに対する異常検出文献の先行研究から重要な知見が得られた。 既存のアルゴリズムは、監視なしで不規則を識別するのに成功し、少なくとも1つのアルゴリズムが70.6%の正の成績を示している。 しかし、データセット間のパフォーマンスは、一貫したアルゴリズムが一貫して機能せず、教師なしモデル選択や他の複数の候補モデルからの潜在的不一致予測を集約する新しい手法を動機付けている。 本研究では,複数の教師なしモデルの予測を集約する単純なアルゴリズムであるmeta-learned probabilistic ensemble (mepe)を提案する。 メタラーニングは約束を示しているが、小さなアンサンブルは平均してすべての形態のメタラーニングを上回っている。

関連論文リスト

• Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation for Time Series [49.992908221544624]
  時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。 従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。 本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T05:52:30Z)
• Boosting Out-of-Distribution Detection with Multiple Pre-trained Models [41.66566916581451]
  事前訓練されたモデルを用いたポストホック検出は有望な性能を示し、大規模にスケールできる。 本稿では,事前訓練されたモデルの動物園から抽出した複数の検出決定をアンサンブルすることで,検出強化手法を提案する。 CIFAR10 と ImageNet のベンチマークでは, 相対性能を 65.40% と 26.96% で大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-24T12:11:38Z)
• Towards Diverse Evaluation of Class Incremental Learning: A Representation Learning Perspective [67.45111837188685]
  クラスインクリメンタル学習(CIL)アルゴリズムは、インクリメンタルに到着したデータから新しいオブジェクトクラスを継続的に学習することを目的としている。 表現学習における様々な評価プロトコルを用いて,CILアルゴリズムによって訓練されたニューラルネットワークモデルを実験的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T11:44:11Z)
• Zero-shot meta-learning for small-scale data from human subjects [10.320654885121346]
  我々は,サンプル外テストデータに対する限られたトレーニングデータを用いて,新しい予測タスクに迅速に適応するフレームワークを開発した。 本モデルでは, 介入による遅延処理効果を学習し, 設計上はマルチタスク予測を自然に処理できる。 我々のモデルは、より広い人口への小型人間研究の一般化を向上するために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T17:42:04Z)
• DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from Observation [57.358212277226315]
  観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。 近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。 この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。 よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T23:46:32Z)
• RLAD: Time Series Anomaly Detection through Reinforcement Learning and Active Learning [17.089402177923297]
  新しい半監視型時系列異常検出アルゴリズムを紹介します。 深層強化学習とアクティブラーニングを使用して、実世界の時系列データの異常を効率的に学習し、適応する。 パラメータを手動でチューニングする必要はなく、比較するすべての最先端のメソッドを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T15:21:15Z)
• Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for Supervised Anomaly Detection [55.888835686183995]
  教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。 提案手法は,既存の異常検出法や少数ショット学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T01:43:04Z)
• Categorical anomaly detection in heterogeneous data using minimum description length clustering [3.871148938060281]
  異種データを扱うため,MPLに基づく異常検出モデルの拡張のためのメタアルゴリズムを提案する。 実験の結果, 離散混合モデルを用いることで, 従来の2つの異常検出アルゴリズムと比較して, 競合性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T14:48:37Z)
• Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6086305523402]
  数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。 本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。 4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T10:22:17Z)
• CONSAC: Robust Multi-Model Fitting by Conditional Sample Consensus [62.86856923633923]
  我々は,同じ形状の複数のパラメトリックモデルを雑音測定に適合させる頑健な推定器を提案する。 複数のモデル検出のための手作り検索戦略を利用する従来の研究とは対照的に,データから検索戦略を学習する。 探索の自己教師付き学習において,提案したアルゴリズムをマルチホログラフィー推定で評価し,最先端手法よりも優れた精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-08T17:37:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。