論文の概要: CURED: Creating, Understanding, and Repairing Errors Demonstrator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20140v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 13:41:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.093663
• Title: CURED: Creating, Understanding, and Repairing Errors Demonstrator
• Title（参考訳）: CURED: エラーデモの作成、理解、修正
• Authors: Nicholas Chandler, Sebastian Jäger, Philipp Jung, Felix Bießmann,
• Abstract要約: 最近の研究は、エラー検出とクリーニングのための統計的学習アルゴリズムの可能性を強調している。 本稿では、MLベースのデータクリーニングとエラーモデルに関する最近の研究を統合実証器で組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6198237241838559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting and cleaning errors in tabular data is a prerequisite for data intense software applications. Recent research at the intersection of Machine Learning (ML) and Database Management Systems (DBMS) highlights the potential of statistical learning algorithms for error detection and cleaning. This paper combines our recent work on ML-based data cleaning and error models in a unified demonstrator. The web application allows users to upload tabular data, perturb the data with realistic data dependent errors and use modern ML methods to clean and understand error mechanisms in data. Our demonstrator helps to bridge the gap between theoretical advancements and intuitive practical insights in the context of error models and data cleaning algorithms for tabular data. The demonstrator is available at https://cured.demo.calgo-lab.de/
• Abstract（参考訳）: 表形式のデータのエラーの検出とクリーニングは、強力なソフトウェアアプリケーションにとって必須条件である。 機械学習(ML)とデータベース管理システム(DBMS)の交差点における最近の研究は、エラー検出とクリーニングのための統計的学習アルゴリズムの可能性を強調している。 本稿では、MLベースのデータクリーニングとエラーモデルに関する最近の研究を統合実証器で組み合わせる。 Webアプリケーションは、ユーザが表形式のデータをアップロードし、リアルなデータ依存エラーでデータを摂動させ、最新のMLメソッドを使ってデータのエラーメカニズムをきれいに理解することを可能にする。 我々の実証機は、表データのエラーモデルとデータクリーニングアルゴリズムの文脈における理論的進歩と直観的な実践的洞察のギャップを埋めるのに役立ちます。 デモはhttps://cured.demo.calgo-lab.de/で公開されている。

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