Collaborative Concept Drift Detection for Formerly Independent Models and Features
Notice bibliographique
Résumé
Unstationary data can cause a change or drift in the machine learning model’s context(i.e. understanding of information) and/or concept (i.e. relationship between context and\ntarget). Resultantly, the unaccounted effects of unstationary data is referred to as drift. Drift\ncan lead to model performance degradation, despite the lack of change from an optimally\nperforming model prior to drift’s occurrence. Many works have been proposed to detect and\nrecover from these moments of drift. Despite the curation of data from the data pipeline,\nmany of these detectors operate per model and per data stream, overlooking the shared\ndata pipeline between these models and their streams. In other words, although models\noperate independently, they exist in an ecosystem consisting of models, features, and streams\nintegrated altogether. Arguably, there are resources that once considered holistically can help\nimprove our understanding of factors related to drift.This work focuses mainly on concept drift. The contribution of this dissertation is the advancement made towards adaptive, global drift detection with respect to retraining costs.This will go over: i) creating model associations based on shared features using a method traditionally used for recommendation systems, ii) relating the cost of recovery after retraining\nfrom concept drift with respect to performance and iii) creating an adaptive and aggregated\napproach to detecting drift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».