論文の概要: You are out of context!

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02464v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:02:11.799788
• Title: You are out of context!
• Title（参考訳）: 状況が無くなった!
• Authors: Giancarlo Cobino, Simone Farci,
• Abstract要約: 新しいデータは、モデルによって学習された幾何学的関係を伸ばしたり、圧縮したり、ねじったりする力として振る舞うことができる。 本稿では,ベクトル空間表現における「変形」の概念に基づく機械学習モデルのための新しいドリフト検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This research proposes a novel drift detection methodology for machine learning (ML) models based on the concept of ''deformation'' in the vector space representation of data. Recognizing that new data can act as forces stretching, compressing, or twisting the geometric relationships learned by a model, we explore various mathematical frameworks to quantify this deformation. We investigate measures such as eigenvalue analysis of covariance matrices to capture global shape changes, local density estimation using kernel density estimation (KDE), and Kullback-Leibler divergence to identify subtle shifts in data concentration. Additionally, we draw inspiration from continuum mechanics by proposing a ''strain tensor'' analogy to capture multi-faceted deformations across different data types. This requires careful estimation of the displacement field, and we delve into strategies ranging from density-based approaches to manifold learning and neural network methods. By continuously monitoring these deformation metrics and correlating them with model performance, we aim to provide a sensitive, interpretable, and adaptable drift detection system capable of distinguishing benign data evolution from true drift, enabling timely interventions and ensuring the reliability of machine learning systems in dynamic environments. Addressing the computational challenges of this methodology, we discuss mitigation strategies like dimensionality reduction, approximate algorithms, and parallelization for real-time and large-scale applications. The method's effectiveness is demonstrated through experiments on real-world text data, focusing on detecting context shifts in Generative AI. Our results, supported by publicly available code, highlight the benefits of this deformation-based approach in capturing subtle drifts that traditional statistical methods often miss. Furthermore, we present a detailed application example within the healthcare domain, showcasing the methodology's potential in diverse fields. Future work will focus on further improving computational efficiency and exploring additional applications across different ML domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ベクトル空間表現における「変形」の概念に基づく機械学習モデルのための新しいドリフト検出手法を提案する。 新しいデータがモデルによって学習された幾何学的関係を伸ばしたり、圧縮したり、ねじったりする力として機能することを認識し、この変形を定量化するために様々な数学的枠組みを探索する。 本研究では、大域的な形状変化を捉えるための共分散行列の固有値解析、カーネル密度推定(KDE)を用いた局所密度推定、およびデータ濃度の微妙な変化を特定するためにクルバック・リーブラー偏差等について検討する。 さらに, 連続体力学からインスピレーションを得た'strain tensor' のアナロジーを提案し, 異なるデータタイプにまたがる多面的変形を捉える。 これは変位場を慎重に推定することが必要であり、密度に基づくアプローチから多様体学習やニューラルネットワーク手法まで幅広い戦略を探求する。 これらの変形指標を継続的に監視し,モデル性能と関連付けることにより,良質なデータの進化を真のドリフトと区別し,タイムリーな介入を可能にし,動的環境における機械学習システムの信頼性を確保することが可能な,センシティブで解釈可能な適応可能なドリフト検出システムの実現を目指している。 本手法の計算課題に対処するため,実時間および大規模アプリケーションにおける次元削減,近似アルゴリズム,並列化といった緩和戦略について論じる。 この手法の有効性は、実世界のテキストデータの実験を通じて実証され、生成AIにおけるコンテキストシフトの検出に焦点が当てられている。 我々の結果は、一般に公開されているコードによってサポートされており、従来の統計手法がしばしば見逃す微妙なドリフトを捉えるという、この変形に基づくアプローチの利点を強調しています。 さらに、医療分野における方法論の可能性を示す詳細な応用例を示す。 将来的には、計算効率の向上と、さまざまなMLドメインにまたがる追加のアプリケーションの探索に注力する予定である。

関連論文リスト

• Simultaneous Dimensionality Reduction for Extracting Useful Representations of Large Empirical Multimodal Datasets [0.0]
  我々は,高次元データから低次元記述を得る手段として,次元減少の科学に焦点をあてる。 我々は,システム内の複雑な相互作用や高次元力学系など,従来の仮定に反する実世界のデータによって引き起こされる課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T21:27:40Z)
• Embedding Trajectory for Out-of-Distribution Detection in Mathematical Reasoning [50.84938730450622]
  数理推論におけるOOD検出にトラジェクトリボラティリティを用いたトラジェクトリベースのTVスコアを提案する。 本手法は, 数学的推論シナリオ下でのGLM上での従来のアルゴリズムよりも優れる。 提案手法は,複数選択質問などの出力空間における高密度特徴を持つアプリケーションに拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T22:22:25Z)
• A stable deep adversarial learning approach for geological facies generation [32.97208255533144]
  深層生成学習は、従来の地形シミュレーションモデルの限界を克服するための有望なアプローチである。 本研究は, 地下ボリュームにおける条件付き蛇行チャネルに対する, 生成的対向ネットワークと深部変動推論の適用性について検討することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T14:21:14Z)
• VTAE: Variational Transformer Autoencoder with Manifolds Learning [144.0546653941249]
  深層生成モデルは、多くの潜伏変数を通して非線形データ分布の学習に成功している。 ジェネレータの非線形性は、潜在空間がデータ空間の不満足な射影を示し、表現学習が不十分になることを意味する。 本研究では、測地学と正確な計算により、深部生成モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T13:13:19Z)
• Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
  本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。 シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T19:57:19Z)
• Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
  パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。 我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。 次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z)
• Consistency and Diversity induced Human Motion Segmentation [231.36289425663702]
  本稿では,CDMS(Consistency and Diversity induced Human Motion)アルゴリズムを提案する。 我々のモデルは、ソースとターゲットデータを異なる多層特徴空間に分解する。 ソースとターゲットデータ間の領域ギャップを低減するために、マルチミューチュアル学習戦略を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T06:23:56Z)
• Convolutional generative adversarial imputation networks for spatio-temporal missing data in storm surge simulations [86.5302150777089]
  GAN(Generative Adversarial Imputation Nets)とGANベースの技術は、教師なし機械学習手法として注目されている。 提案手法を Con Conval Generative Adversarial Imputation Nets (Conv-GAIN) と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T03:50:48Z)
• Learning Dynamics from Noisy Measurements using Deep Learning with a Runge-Kutta Constraint [9.36739413306697]
  そこで本研究では,雑音と疎サンプルを用いた微分方程式の学習手法について論じる。 我々の方法論では、ディープニューラルネットワークと古典的な数値積分法の統合において、大きな革新が見られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:43:45Z)
• Learning Neural Models for Natural Language Processing in the Face of Distributional Shift [10.990447273771592]
  特定のデータセットでひとつのタスクを実行するための強力な神経予測器をトレーニングするNLPのパラダイムが、さまざまなアプリケーションで最先端のパフォーマンスを実現している。 データ分布が定常である、すなわち、トレーニングとテストの時間の両方で、データは固定された分布からサンプリングされる、という仮定に基づいて構築される。 この方法でのトレーニングは、人間が絶えず変化する情報の流れの中で学習し、操作できる方法と矛盾する。 データ分散がモデル寿命の経過とともにシフトすることが期待される実世界のユースケースに不適応である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T14:29:20Z)
• Information Theory Measures via Multidimensional Gaussianization [7.788961560607993]
  情報理論は、データやシステムの不確実性、依存、関連性を測定するための優れたフレームワークである。 現実世界の応用にはいくつかの望ましい性質がある。 しかし,多次元データから情報を取得することは,次元性の呪いによる難題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T07:22:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。