論文の概要: Learning from Uncertain Data: From Possible Worlds to Possible Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18549v1
- Date: Tue, 28 May 2024 19:36:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:53:22.906502
- Title: Learning from Uncertain Data: From Possible Worlds to Possible Models
- Title（参考訳）: 不確実なデータから学ぶ:可能な世界から可能なモデルへ
- Authors: Jiongli Zhu, Su Feng, Boris Glavic, Babak Salimi,
- Abstract要約: 本研究では,不確実性のあるデータから線形モデルを学習するための効率的な手法を提案する。
我々はこれらのデータセットの変動をコンパクトに表現し、すべての可能な世界における勾配勾配のシンボリックな実行を可能にする。
提案手法は,全ての可能な最適モデルと予測範囲を過度に近似する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.789554282826835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce an efficient method for learning linear models from uncertain data, where uncertainty is represented as a set of possible variations in the data, leading to predictive multiplicity. Our approach leverages abstract interpretation and zonotopes, a type of convex polytope, to compactly represent these dataset variations, enabling the symbolic execution of gradient descent on all possible worlds simultaneously. We develop techniques to ensure that this process converges to a fixed point and derive closed-form solutions for this fixed point. Our method provides sound over-approximations of all possible optimal models and viable prediction ranges. We demonstrate the effectiveness of our approach through theoretical and empirical analysis, highlighting its potential to reason about model and prediction uncertainty due to data quality issues in training data.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,不確実なデータから線形モデルを効率よく学習する方法を提案する。
提案手法では,コンベックスポリトープの一種である抽象解釈とゾノトープを用いて,これらのデータセットの変動をコンパクトに表現し,すべての可能な世界に対する勾配勾配のシンボリックな実行を可能にする。
我々は、この過程が固定点に収束することを保証する技術を開発し、この固定点に対する閉形式解を導出する。
提案手法は,全ての可能な最適モデルと予測範囲を過度に近似する。
提案手法の有効性を理論的および経験的分析により実証し,データ品質の問題によるモデルと予測の不確実性について推論する可能性を明らかにする。
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