Fugu-MT 論文翻訳(概要): A method to benchmark high-dimensional process drift detection

論文の概要: A method to benchmark high-dimensional process drift detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03669v2
Date: Thu, 05 Dec 2024 18:56:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-06 14:38:46.155381
Title: A method to benchmark high-dimensional process drift detection
Title（参考訳）: 高次元プロセスドリフト検出のベンチマーク法
Authors: Edgar Wolf, Tobias Windisch,
Abstract要約: 本稿では,プロセス曲線データセットのドリフトを検出する機械学習について検討する。制御された方法でプロセス曲線を合成的に生成する理論的枠組みを導入する。曲線下の時間領域と呼ばれる評価スコアを導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Process curves are multivariate finite time series data coming from manufacturing processes. This paper studies machine learning that detect drifts in process curve datasets. A theoretic framework to synthetically generate process curves in a controlled way is introduced in order to benchmark machine learning algorithms for process drift detection. An evaluation score, called the temporal area under the curve, is introduced, which allows to quantify how well machine learning models unveil curves belonging to drift segments. Finally, a benchmark study comparing popular machine learning approaches on synthetic data generated with the introduced framework is presented that shows that existing algorithms often struggle with datasets containing multiple drift segments.
Abstract（参考訳）: プロセス曲線は製造プロセスから得られる有限時系列データの多変量である。本稿では,プロセス曲線データセットのドリフトを検出する機械学習について検討する。プロセスドリフト検出のための機械学習アルゴリズムをベンチマークするために、制御された方法でプロセス曲線を合成的に生成する理論フレームワークを導入する。曲線の下の時間領域と呼ばれる評価スコアを導入し、機械学習モデルがドリフトセグメントに属する曲線をどれだけうまく提示するかを定量化する。最後に、導入したフレームワークで生成された合成データに対する一般的な機械学習アプローチを比較したベンチマーク研究を行い、既存のアルゴリズムが複数のドリフトセグメントを含むデータセットとしばしば競合することを示した。

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