論文の概要: Conformal Validity Guarantees Exist for Any Data Distribution (and How to Find Them)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06627v3
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:09:48.195743
• Title: Conformal Validity Guarantees Exist for Any Data Distribution (and How to Find Them)
• Title（参考訳）: あらゆるデータ配信のためのコンフォーマルな妥当性保証(そしてその方法)
• Authors: Drew Prinster, Samuel Stanton, Anqi Liu, Suchi Saria,
• Abstract要約: 理論上,共形予測はテキスト共同データ分布に拡張可能であることを示す。 最も一般的なケースは計算に実用的でないが、具体的には特定の共形アルゴリズムを導出するための手順を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.396431159723297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As artificial intelligence (AI) / machine learning (ML) gain widespread adoption, practitioners are increasingly seeking means to quantify and control the risk these systems incur. This challenge is especially salient when such systems have autonomy to collect their own data, such as in black-box optimization and active learning, where their actions induce sequential feedback-loop shifts in the data distribution. Conformal prediction is a promising approach to uncertainty and risk quantification, but prior variants' validity guarantees have assumed some form of ``quasi-exchangeability'' on the data distribution, thereby excluding many types of sequential shifts. In this paper we prove that conformal prediction can theoretically be extended to \textit{any} joint data distribution, not just exchangeable or quasi-exchangeable ones. Although the most general case is exceedingly impractical to compute, for concrete practical applications we outline a procedure for deriving specific conformal algorithms for any data distribution, and we use this procedure to derive tractable algorithms for a series of AI/ML-agent-induced covariate shifts. We evaluate the proposed algorithms empirically on synthetic black-box optimization and active learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)/機械学習(ML)が広く普及するにつれて、実践者はこれらのシステムがもたらすリスクを定量化し、制御する方法を模索している。 このようなシステムが、ブラックボックス最適化やアクティブラーニングなど、独自のデータを収集する自律性を持つ場合には、この課題は特に有益である。 コンフォーマル予測は、不確実性とリスク定量化に対する有望なアプローチであるが、事前の変種による妥当性保証は、データ分布に「準交換可能性」の何らかの形式を仮定し、多くのシーケンシャルシフトを排除している。 本稿では,共形予測が,交換可能データや準交換可能データだけでなく,理論的に「textit{any}」結合データ分布に拡張可能であることを証明する。 最も一般的なケースは計算に実用的でないが、具体的には、任意のデータ分布に対して特定の共形アルゴリズムを導出するための手順を概説し、この手順を用いて、AI/ML-エージェントが引き起こす共変量シフトに対して、抽出可能なアルゴリズムを導出する。 提案アルゴリズムは,合成ブラックボックス最適化とアクティブ学習タスクを実証的に評価する。

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