Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Broader Landscape of Robustness in Algorithmic Statistics

論文の概要: The Broader Landscape of Robustness in Algorithmic Statistics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02670v1
Date: Tue, 03 Dec 2024 18:44:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:46:49.436643
Title: The Broader Landscape of Robustness in Algorithmic Statistics
Title（参考訳）: アルゴリズム統計学におけるロバストネスの広さ
Authors: Gautam Kamath,
Abstract要約: データセットの汚染、ヘビーテールのデータ、あるいはデータセットのプライバシを保存するという意味での、さまざまな方法において、推定器は堅牢である可能性がある。同じアルゴリズムのアイデアが、これらのすべての設定において、計算効率の良い推定に繋がることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.555443553368947
License:
Abstract: The last decade has seen a number of advances in computationally efficient algorithms for statistical methods subject to robustness constraints. An estimator may be robust in a number of different ways: to contamination of the dataset, to heavy-tailed data, or in the sense that it preserves privacy of the dataset. We survey recent results in these areas with a focus on the problem of mean estimation, drawing technical and conceptual connections between the various forms of robustness, showing that the same underlying algorithmic ideas lead to computationally efficient estimators in all these settings.
Abstract（参考訳）: 過去10年間、頑健性の制約を受ける統計手法のための計算効率のよいアルゴリズムが多くの進歩を遂げてきた。データセットの汚染、ヘビーテールのデータ、あるいはデータセットのプライバシを保存するという意味での、さまざまな方法で、推定器は堅牢である可能性がある。我々は,これらの領域における最近の研究成果を,各形態のロバスト性の間に,平均推定の問題,技術的および概念的つながりを抽出することに着目して調査し,その基礎となるアルゴリズム的アイデアが,これらすべての設定において,計算効率の高い推定器に繋がることを示した。

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