論文の概要: A Conditioned Unsupervised Regression Framework Attuned to the Dynamic Nature of Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07682v2
• Date: Wed, 24 Apr 2024 16:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 23:17:45.014775
• Title: A Conditioned Unsupervised Regression Framework Attuned to the Dynamic Nature of Data Streams
• Title（参考訳）: データストリームの動的性質を考慮した条件付き教師なし回帰フレームワーク
• Authors: Rene Richard, Nabil Belacel,
• Abstract要約: 本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。 提案手法は,初期ラベルのスパースセットを活用し,革新的なドリフト検出機構を導入する。 適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。
• 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: In scenarios where obtaining real-time labels proves challenging, conventional approaches may result in sub-optimal performance. This paper presents an optimal strategy for streaming contexts with limited labeled data, introducing an adaptive technique for unsupervised regression. The proposed method leverages a sparse set of initial labels and introduces an innovative drift detection mechanism to enable dynamic model adaptations in response to evolving patterns in the data. To enhance adaptability, we integrate the ADWIN (ADaptive WINdowing) algorithm with error generalization based on Root Mean Square Error (RMSE). ADWIN facilitates real-time drift detection, while RMSE provides a robust measure of model prediction accuracy. This combination enables our multivariate method to effectively navigate the challenges of streaming data, continuously adapting to changing patterns while maintaining a high level of predictive precision. We evaluate the performance of our multivariate method across various public datasets, comparing it to non-adapting baselines. Through comprehensive assessments, we demonstrate the superior efficacy of our adaptive regression technique for tasks where obtaining labels in real-time is a significant challenge. The results underscore the method's capacity to outperform traditional approaches and highlight its potential in scenarios characterized by label scarcity and evolving data patterns.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムラベルの取得が困難である場合、従来の手法では、サブ最適性能が得られる。 本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。 提案手法は,初期ラベルのスパースセットを活用し,データの進化パターンに応答して動的モデル適応を可能にする,革新的なドリフト検出機構を導入する。 適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。 ADWINはリアルタイムドリフト検出を容易にし、RMSEはモデル予測精度のロバストな測度を提供する。 この組み合わせにより、高レベルの予測精度を維持しつつ、パターンの変化に継続的に適応しながら、ストリーミングデータの課題を効果的にナビゲートすることが可能になります。 各種公開データセットを対象とした多変量法の性能評価を行い, 適応しないベースラインと比較した。 包括的評価を通じて、リアルタイムにラベルを取得することが重要な課題となるタスクに対する適応回帰手法の優れた効果を実証する。 その結果、従来のアプローチよりも優れ、ラベルの不足とデータパターンの進化を特徴とするシナリオにおいて、その可能性を強調した。

関連論文リスト

• A Scalable Approach to Covariate and Concept Drift Management via Adaptive Data Segmentation [0.562479170374811]
  多くの現実世界のアプリケーションでは、継続的機械学習(ML)システムは不可欠だが、データドリフトが困難である。 伝統的なドリフト適応法は典型的にはアンサンブル技術を用いてモデルを更新し、しばしばドリフトされた歴史データを破棄する。 ドリフトしたデータをモデルトレーニングプロセスに明示的に組み込むことは、モデルの精度と堅牢性を大幅に向上させる、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T17:35:23Z)
• MITA: Bridging the Gap between Model and Data for Test-time Adaptation [68.62509948690698]
  テスト時間適応(TTA)は、モデルの一般化性を高めるための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,Met-In-The-MiddleをベースとしたMITAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:02:33Z)
• Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling [9.20186865054847]
  異常検出(AD)は、将来の通信システムのレジリエンスを確保するための重要な要素として、ますます認識されている。 この研究は、不完全測定を用いたネットワークフローにおけるADについて考察する。 本稿では,正規化モデル適合性に基づくブロック帰属凸近似アルゴリズムを提案する。 ベイズ的アプローチに触発されて、我々はモデルアーキテクチャを拡張し、フローごとのオンライン適応とステップごとの統計処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:59:57Z)
• Reshaping the Online Data Buffering and Organizing Mechanism for Continual Test-Time Adaptation [49.53202761595912]
  継続的なテスト時間適応は、訓練済みのソースモデルを適用して、教師なしのターゲットドメインを継続的に変更する。 我々は、オンライン環境、教師なしの自然、エラー蓄積や破滅的な忘れのリスクなど、このタスクの課題を分析する。 教師なしシングルパスデータストリームから重要サンプルを高い確実性で識別・集約する不確実性を考慮したバッファリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T15:48:40Z)
• Adaptive debiased SGD in high-dimensional GLMs with streaming data [4.704144189806667]
  我々は、高次元一般化線形モデルにおいて、オンライン推論に新しいアプローチを導入する。 本手法はシングルパスモードで動作し,時間と空間の複雑さを著しく低減する。 提案手法は,ADL (Approximated Debiased Lasso) と呼ばれ,有界な個人確率条件の必要性を緩和するだけでなく,数値性能も著しく向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T15:36:48Z)
• TRIAGE: Characterizing and auditing training data for improved regression [80.11415390605215]
  TRIAGEは回帰タスクに適した新しいデータキャラクタリゼーションフレームワークで、広範囲の回帰器と互換性がある。 TRIAGEは、共形予測分布を利用して、モデルに依存しないスコアリング方法、TRIAGEスコアを提供する。 TRIAGEの特徴は一貫性があり、複数の回帰設定においてデータの彫刻/フィルタリングによるパフォーマンス向上に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T10:31:59Z)
• AR-TTA: A Simple Method for Real-World Continual Test-Time Adaptation [1.4530711901349282]
  本稿では,自律運転のためのデータセット,すなわちCLAD-CとShiFTを用いたテスト時間適応手法の検証を提案する。 現在のテスト時間適応手法は、ドメインシフトの様々な程度を効果的に扱うのに苦労している。 モデル安定性を高めるために、小さなメモリバッファを組み込むことで、確立された自己学習フレームワークを強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T19:34:23Z)
• Consistency Regularization for Generalizable Source-free Domain Adaptation [62.654883736925456]
  ソースフリードメイン適応(source-free domain adapt, SFDA)は、ソースデータセットにアクセスすることなく、十分にトレーニングされたソースモデルを未学習のターゲットドメインに適応することを目的としている。 既存のSFDAメソッドは、ターゲットのトレーニングセット上で適用されたモデルを評価し、目に見えないが同一の分散テストセットからデータを無視する。 より一般化可能なSFDA法を開発するための整合正則化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T07:45:53Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Data Augmentation through Expert-guided Symmetry Detection to Improve Performance in Offline Reinforcement Learning [0.0]
  マルコフ決定過程(MDP)の動的モデルのオフライン推定は非自明な作業である。 近年の研究では、密度推定法に依存する専門家誘導パイプラインが、決定論的環境において、この構造を効果的に検出できることが示されている。 学習したMDPを解き、実際の環境に最適化されたポリシーを適用すると、前者の結果が性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-18T14:32:32Z)
• Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty Awareness [61.827054365139645]
  変分オートエンコーダ(VAE)は、償却変分推論に基づいて潜伏変数の後部を近似する。 よりディバースで不確実な潜在空間を学習するための代替モデルDU-VAEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T07:58:13Z)

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。