論文の概要: Quilt: Robust Data Segment Selection against Concept Drifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09691v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 11:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:16:20.015309
• Title: Quilt: Robust Data Segment Selection against Concept Drifts
• Title（参考訳）: quilt: コンセプトドリフトに対するロバストなデータセグメント選択
• Authors: Minsu Kim, Seong-Hyeon Hwang, Steven Euijong Whang
• Abstract要約: 継続的機械学習パイプラインは、モデルが定期的にデータストリームでトレーニングされる産業環境で一般的である。 概念ドリフトは、データXとラベルy、P(X, y)の結合分布が時間とともに変化し、おそらくモデルの精度が低下するデータストリームで発生する。 既存のコンセプトドリフト適応アプローチは、主にモデルを新しいデータに更新することに集中し、ドリフトした履歴データを破棄する傾向がある。 モデル精度を最大化するデータセグメントを識別および選択するためのデータ中心フレームワークであるQultを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.62320149405819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous machine learning pipelines are common in industrial settings where models are periodically trained on data streams. Unfortunately, concept drifts may occur in data streams where the joint distribution of the data X and label y, P(X, y), changes over time and possibly degrade model accuracy. Existing concept drift adaptation approaches mostly focus on updating the model to the new data possibly using ensemble techniques of previous models and tend to discard the drifted historical data. However, we contend that explicitly utilizing the drifted data together leads to much better model accuracy and propose Quilt, a data-centric framework for identifying and selecting data segments that maximize model accuracy. To address the potential downside of efficiency, Quilt extends existing data subset selection techniques, which can be used to reduce the training data without compromising model accuracy. These techniques cannot be used as is because they only assume virtual drifts where the posterior probabilities P(y|X) are assumed not to change. In contrast, a key challenge in our setup is to also discard undesirable data segments with concept drifts. Quilt thus discards drifted data segments and selects data segment subsets holistically for accurate and efficient model training. The two operations use gradient-based scores, which have little computation overhead. In our experiments, we show that Quilt outperforms state-of-the-art drift adaptation and data selection baselines on synthetic and real datasets.
• Abstract（参考訳）: 継続的機械学習パイプラインは、モデルが定期的にデータストリームでトレーニングされる産業環境で一般的である。 残念なことに、データ X とラベル y, P(X, y) の結合分布が時間とともに変化し、おそらくモデルの精度が低下するデータストリームにコンセプトドリフトが発生する可能性がある。 既存のコンセプトドリフト適応アプローチは、おそらく以前のモデルのアンサンブル技術を用いて新しいデータにモデルを更新することに集中し、漂流した歴史データを破棄する傾向がある。 しかし, ドリフトデータを明確に活用することでモデル精度が向上し, モデル精度を最大化するデータセグメントを識別・選択するためのデータ中心フレームワークQultを提案する。 効率の潜在的な欠点に対処するため、quiltは既存のデータサブセット選択技術を拡張し、モデルの精度を損なうことなくトレーニングデータを減らすことができる。 これらの手法は、後続確率 P(y|X) が変化しないと仮定される仮想ドリフトのみを仮定しているため、使用できない。 対照的に、セットアップの重要な課題は、望ましくないデータセグメントをコンセプトドリフトで捨てることです。 これにより、クイットはドリフトされたデータセグメントを破棄し、正確で効率的なモデルトレーニングのためにデータセグメントサブセットを選択する。 2つの演算は勾配ベースのスコアを使用し、計算オーバーヘッドが少ない。 実験では,quiltが合成データと実データで最先端のドリフト適応とデータ選択ベースラインよりも優れていることを示す。

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