Fugu-MT 論文翻訳(概要): ALPBench: A Benchmark for Active Learning Pipelines on Tabular Data

論文の概要: ALPBench: A Benchmark for Active Learning Pipelines on Tabular Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17322v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 07:14:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 15:21:33.668445
Title: ALPBench: A Benchmark for Active Learning Pipelines on Tabular Data
Title（参考訳）: ALPBench: タブラルデータに基づくアクティブラーニングパイプラインのベンチマーク
Authors: Valentin Margraf, Marcel Wever, Sandra Gilhuber, Gabriel Marques Tavares, Thomas Seidl, Eyke Hüllermeier,
Abstract要約: ラベル付きデータの予算額のみが手に入るような環境では、アクティブラーニングはラベル付けすべき最も情報性の高いデータポイントを選択するためのクエリ戦略を考案しようとする。活発な学習文献において,このようなクエリ戦略が提案され,比較されている。コミュニティは、異なるクエリ戦略のパフォーマンスを比較するための標準ベンチマークをまだ持っていない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.553222868627792
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In settings where only a budgeted amount of labeled data can be afforded, active learning seeks to devise query strategies for selecting the most informative data points to be labeled, aiming to enhance learning algorithms' efficiency and performance. Numerous such query strategies have been proposed and compared in the active learning literature. However, the community still lacks standardized benchmarks for comparing the performance of different query strategies. This particularly holds for the combination of query strategies with different learning algorithms into active learning pipelines and examining the impact of the learning algorithm choice. To close this gap, we propose ALPBench, which facilitates the specification, execution, and performance monitoring of active learning pipelines. It has built-in measures to ensure evaluations are done reproducibly, saving exact dataset splits and hyperparameter settings of used algorithms. In total, ALPBench consists of 86 real-world tabular classification datasets and 5 active learning settings, yielding 430 active learning problems. To demonstrate its usefulness and broad compatibility with various learning algorithms and query strategies, we conduct an exemplary study evaluating 9 query strategies paired with 8 learning algorithms in 2 different settings. We provide ALPBench here: https://github.com/ValentinMargraf/ActiveLearningPipelines.
Abstract（参考訳）: ラベル付きデータの予算額のみが手に入るような環境では、アクティブラーニングは、ラベル付けすべき最も情報性の高いデータポイントを選択するためのクエリ戦略を考案し、学習アルゴリズムの効率と性能を向上させることを目的としている。活発な学習文献において,このようなクエリ戦略が提案され,比較されている。しかし、コミュニティは異なるクエリ戦略のパフォーマンスを比較するための標準ベンチマークをまだ持っていない。これは特に、クエリ戦略と異なる学習アルゴリズムの組み合わせをアクティブな学習パイプラインに当てはめ、学習アルゴリズムの選択の影響を調べる。このギャップを埋めるために、アクティブな学習パイプラインの仕様、実行、パフォーマンス監視を容易にするALPBenchを提案する。評価を再現可能にし、正確なデータセット分割と使用済みアルゴリズムのハイパーパラメータ設定を節約するための手段が組み込まれている。 ALPBenchは、86の現実世界の表層分類データセットと5つのアクティブな学習設定で構成され、430のアクティブな学習問題をもたらす。各種学習アルゴリズムと問合せ戦略との汎用性と広範囲な互換性を示すために,8つの学習アルゴリズムを2つの異なる設定で組み合わせた9つの問合せ戦略を評価する。 https://github.com/ValentinMargraf/ActiveLearningPipelines.com/ActiveLearningPipelines。

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