論文の概要: Sequential Harmful Shift Detection Without Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12910v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 13:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.727488
• Title: Sequential Harmful Shift Detection Without Labels
• Title（参考訳）: ラベルのない逐次ハーモフルシフト検出
• Authors: Salim I. Amoukou, Tom Bewley, Saumitra Mishra, Freddy Lecue, Daniele Magazzeni, Manuela Veloso,
• Abstract要約: 本研究では,継続的生産環境における機械学習モデルの性能に悪影響を及ぼす分散シフトを検出する新しい手法を提案する。 Podkopaev と Ramdas [2022] の作業の上に構築されている。 私たちのソリューションはこのフレームワークを拡張して、真のエラーに対してプロキシを使用することで、ラベルのない動作を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.465525086385284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel approach for detecting distribution shifts that negatively impact the performance of machine learning models in continuous production environments, which requires no access to ground truth data labels. It builds upon the work of Podkopaev and Ramdas [2022], who address scenarios where labels are available for tracking model errors over time. Our solution extends this framework to work in the absence of labels, by employing a proxy for the true error. This proxy is derived using the predictions of a trained error estimator. Experiments show that our method has high power and false alarm control under various distribution shifts, including covariate and label shifts and natural shifts over geography and time.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,実運用環境における機械学習モデルの性能に悪影響を及ぼす分布シフトを検出する新しい手法を提案する。 Podkopaev と Ramdas [2022] の作業の上に構築されている。 私たちのソリューションはこのフレームワークを拡張して、真のエラーに対してプロキシを使用することで、ラベルのない動作を可能にします。 このプロキシは、トレーニングされたエラー推定器の予測を用いて導出される。 実験の結果,共変量やラベルシフト,地理的・時間的な自然変化など,様々な分布シフトの下で高いパワーと誤アラーム制御を行うことがわかった。

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