論文の概要: Data Measurements for Decentralized Data Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04257v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 17:03:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 13:50:11.834794
- Title: Data Measurements for Decentralized Data Markets
- Title（参考訳）: 分散データ市場におけるデータ計測
- Authors: Charles Lu, Mohammad Mohammadi Amiri, Ramesh Raskar,
- Abstract要約: 分散データ市場は、機械学習のためのより公平なデータ取得を提供することができる。
我々は、データ購入者が関連する多様なデータセットを持つ売り手を見つけることができるように、フェデレートされたデータ測定をベンチマークして提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.99870296998749
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decentralized data markets can provide more equitable forms of data acquisition for machine learning. However, to realize practical marketplaces, efficient techniques for seller selection need to be developed. We propose and benchmark federated data measurements to allow a data buyer to find sellers with relevant and diverse datasets. Diversity and relevance measures enable a buyer to make relative comparisons between sellers without requiring intermediate brokers and training task-dependent models.
- Abstract（参考訳）: 分散データ市場は、機械学習のためのより公平なデータ取得を提供することができる。
しかし,現実的なマーケットプレースを実現するためには,売り手選択のための効率的な技術を開発する必要がある。
我々は、データ購入者が関連する多様なデータセットを持つ売り手を見つけることができるように、フェデレートされたデータ測定をベンチマークして提案する。
多様性と妥当性の尺度により、買い手は中間ブローカーやタスク依存モデルのトレーニングを必要とせずに、売り手間で相対的な比較を行うことができる。
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