論文の概要: DAVED: Data Acquisition via Experimental Design for Data Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13893v2
• Date: Sat, 28 Sep 2024 14:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:23.617297
• Title: DAVED: Data Acquisition via Experimental Design for Data Markets
• Title（参考訳）: DAVED: データ市場のための実験設計によるデータ獲得
• Authors: Charles Lu, Baihe Huang, Sai Praneeth Karimireddy, Praneeth Vepakomma, Michael Jordan, Ramesh Raskar,
• Abstract要約: 本稿では,線形実験設計にインスパイアされたデータ取得問題に対するフェデレートされたアプローチを提案する。 提案手法はラベル付き検証データを必要とせずに予測誤差を低くする。 我々の研究の重要な洞察は、テストセット予測のためのデータ取得の利点を直接見積もる手法が、特に分散市場設定と互換性があることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.300193837833426
• License:
• Abstract: The acquisition of training data is crucial for machine learning applications. Data markets can increase the supply of data, particularly in data-scarce domains such as healthcare, by incentivizing potential data providers to join the market. A major challenge for a data buyer in such a market is choosing the most valuable data points from a data seller. Unlike prior work in data valuation, which assumes centralized data access, we propose a federated approach to the data acquisition problem that is inspired by linear experimental design. Our proposed data acquisition method achieves lower prediction error without requiring labeled validation data and can be optimized in a fast and federated procedure. The key insight of our work is that a method that directly estimates the benefit of acquiring data for test set prediction is particularly compatible with a decentralized market setting.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータの取得は、機械学習アプリケーションにとって不可欠である。 データ市場は、特に医療などのデータ不足領域において、潜在的なデータプロバイダを市場に参加させるインセンティブを与えることで、データの供給を増やすことができる。 このような市場におけるデータ買い手にとっての大きな課題は、データ売り手から最も価値のあるデータポイントを選択することだ。 集中型データアクセスを前提とするデータバリュエーションの先行研究とは違って,線形実験設計にインスパイアされたデータ取得問題に対するフェデレートアプローチを提案する。 提案手法はラベル付き検証データを必要とせずに予測誤差を低減し,高速かつフェデレートな手順で最適化することができる。 我々の研究の重要な洞察は、テストセット予測のためのデータ取得の利点を直接見積もる手法が、特に分散市場設定と互換性があることである。

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