Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning

論文の概要: Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18932v1
Date: Wed, 31 Jan 2024 00:13:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 11:39:16.529492
Title: Dynamic Model Switching for Improved Accuracy in Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習の精度向上のための動的モデルスイッチング
Authors: Syed Tahir Abbas Hasani,
Abstract要約: そこで我々は,CatBoostとXGBoostの直感的に遷移する適応アンサンブルを導入する。ユーザは、80%の精度でベンチマークを設定し、パフォーマンスの向上を保証する場合に限って、システムが新しいモデルに動的に移行するように促す。この動的モデルスイッチング機構は、現実世界のシナリオにおけるデータの進化的な性質と一致する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In the dynamic landscape of machine learning, where datasets vary widely in size and complexity, selecting the most effective model poses a significant challenge. Rather than fixating on a single model, our research propels the field forward with a novel emphasis on dynamic model switching. This paradigm shift allows us to harness the inherent strengths of different models based on the evolving size of the dataset. Consider the scenario where CatBoost demonstrates exceptional efficacy in handling smaller datasets, providing nuanced insights and accurate predictions. However, as datasets grow in size and intricacy, XGBoost, with its scalability and robustness, becomes the preferred choice. Our approach introduces an adaptive ensemble that intuitively transitions between CatBoost and XGBoost. This seamless switching is not arbitrary; instead, it's guided by a user-defined accuracy threshold, ensuring a meticulous balance between model sophistication and data requirements. The user sets a benchmark, say 80% accuracy, prompting the system to dynamically shift to the new model only if it guarantees improved performance. This dynamic model-switching mechanism aligns with the evolving nature of data in real-world scenarios. It offers practitioners a flexible and efficient solution, catering to diverse dataset sizes and optimising predictive accuracy at every juncture. Our research, therefore, stands at the forefront of innovation, redefining how machine learning models adapt and excel in the face of varying dataset dynamics.
Abstract（参考訳）: データセットのサイズと複雑さが多様である機械学習の動的な状況では、最も効果的なモデルを選択することが大きな課題となる。一つのモデルに固定するのではなく、我々の研究は、動的モデルスイッチングに重点を置いて、この分野を前進させます。このパラダイムシフトにより、データセットの進化サイズに基づいて、異なるモデルの固有の強度を利用することができます。 CatBoostが小さなデータセットを扱う際、例外的な有効性を示し、微妙な洞察と正確な予測を提供するシナリオを考えてみましょう。しかし、データセットのサイズと複雑さが大きくなるにつれて、そのスケーラビリティと堅牢性によって、XGBoostが好まれる。提案手法では,CatBoostとXGBoostの直感的に遷移する適応アンサンブルを導入する。このシームレスな切り替えは任意のものではなく、代わりに、ユーザ定義の精度閾値によってガイドされ、モデルの洗練とデータ要求の微妙なバランスが保証されます。ユーザは、80%の精度でベンチマークを設定し、パフォーマンスの向上を保証する場合に限って、システムが新しいモデルに動的に移行するように促す。この動的モデルスイッチング機構は、現実世界のシナリオにおけるデータの進化的な性質と一致する。さまざまなデータセットサイズに対応し、各配列で予測精度を最適化する、フレキシブルで効率的なソリューションを提供する。したがって、我々の研究はイノベーションの最前線に立ち、機械学習モデルがどのように適応し、様々なデータセットのダイナミクスに直面しているかを再定義する。

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