論文の概要: Active ML for 6G: Towards Efficient Data Generation, Acquisition, and Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03630v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 21:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:55:13.510860
• Title: Active ML for 6G: Towards Efficient Data Generation, Acquisition, and Annotation
• Title（参考訳）: 6GのためのアクティブML:効率的なデータ生成、取得、アノテーションを目指して
• Authors: Omar Alhussein, Ning Zhang, Sami Muhaidat, Weihua Zhuang,
• Abstract要約: 本稿では,6Gネットワークにおけるアクティブ機械学習(ML)の統合について検討する。 受動的MLシステムとは異なり、アクティブMLはネットワーク環境と相互作用する。 我々は,能動学習に基づく6Gネットワークが計算効率を向上させる可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.27834604691938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the integration of active machine learning (ML) for 6G networks, an area that remains under-explored yet holds potential. Unlike passive ML systems, active ML can be made to interact with the network environment. It actively selects informative and representative data points for training, thereby reducing the volume of data needed while accelerating the learning process. While active learning research mainly focuses on data annotation, we call for a network-centric active learning framework that considers both annotation (i.e., what is the label) and data acquisition (i.e., which and how many samples to collect). Moreover, we explore the synergy between generative artificial intelligence (AI) and active learning to overcome existing limitations in both active learning and generative AI. This paper also features a case study on a mmWave throughput prediction problem to demonstrate the practical benefits and improved performance of active learning for 6G networks. Furthermore, we discuss how the implications of active learning extend to numerous 6G network use cases. We highlight the potential of active learning based 6G networks to enhance computational efficiency, data annotation and acquisition efficiency, adaptability, and overall network intelligence. We conclude with a discussion on challenges and future research directions for active learning in 6G networks, including development of novel query strategies, distributed learning integration, and inclusion of human- and machine-in-the-loop learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では6Gネットワークにおけるアクティブ機械学習(ML)の統合について検討する。 受動的MLシステムとは異なり、アクティブMLはネットワーク環境と相互作用する。 これにより、学習過程を加速しながら、必要なデータ量を減らし、情報や代表データポイントを積極的に選択する。 アクティブラーニング研究は主にデータアノテーションに焦点を当てているが、我々は、アノテーション(ラベルとは何か)とデータ取得(収集するサンプルの数)の両方を考慮する、ネットワーク中心のアクティブラーニングフレームワークを求めている。 さらに,生成型人工知能(AI)とアクティブラーニングの相乗効果について検討し,アクティブラーニングと生成型AIの両方の既存の限界を克服する。 また、6Gネットワークにおけるアクティブラーニングの実践的メリットと性能向上を示すために、mmWaveスループット予測問題に関するケーススタディを取り上げている。 さらに,アクティブラーニングの意義を,多数の6Gネットワーク利用事例に拡張する方法について論じる。 我々は,能動学習に基づく6Gネットワークが,計算効率,データアノテーション,取得効率,適応性,ネットワークインテリジェンス全般を向上させる可能性を強調した。 6Gネットワークにおけるアクティブラーニングの課題と今後の研究方向性について,新たなクエリ戦略の開発,分散ラーニング統合,ヒューマン・イン・ザ・ループラーニングの導入などについて論じる。

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