Fugu-MT 論文翻訳(概要): CLAMS: A System for Zero-Shot Model Selection for Clustering

論文の概要: CLAMS: A System for Zero-Shot Model Selection for Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11286v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 23:50:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.210057
Title: CLAMS: A System for Zero-Shot Model Selection for Clustering
Title（参考訳）: CLAMS:クラスタリングのためのゼロショットモデル選択システム
Authors: Prabhant Singh, Pieter Gijsbers, Murat Onur Yildirim, Elif Ceren Gok, Joaquin Vanschoren,
Abstract要約: 本稿では,最適なトランスポートベースデータセットの類似性を利用して,クラスタリング問題に対するモデル選択を可能にするAutoMLシステムを提案する。その結果、クラスタリングアプリケーションを解決するための類似性に基づく自動モデル選択の有用性が実証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7127285734321194
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose an AutoML system that enables model selection on clustering problems by leveraging optimal transport-based dataset similarity. Our objective is to establish a comprehensive AutoML pipeline for clustering problems and provide recommendations for selecting the most suitable algorithms, thus opening up a new area of AutoML beyond the traditional supervised learning settings. We compare our results against multiple clustering baselines and find that it outperforms all of them, hence demonstrating the utility of similarity-based automated model selection for solving clustering applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,最適なトランスポートベースデータセットの類似性を利用して,クラスタリング問題に対するモデル選択を可能にするAutoMLシステムを提案する。私たちの目標は、クラスタリング問題のための包括的なAutoMLパイプラインを確立し、最も適切なアルゴリズムを選択するための推奨を提供することです。その結果、クラスタリングアプリケーションを解決するための類似性に基づく自動モデル選択の有用性が実証された。

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