|
Обнаружение дрейфа распределения
А. А. Грушоa, Н. А. Грушоa, М. И. Забежайлоa, Д. В. Смирновb, Е. Е. Тимонинаa, С. Я. Шоргинa a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
b ПАО Сбербанк России
Аннотация:
Изменение свойств собираемых данных часто называют дрейфом данных (различные варианты смещения характеристик данных). Существование дрейфа в данных обучения системы искусственного интеллекта часто приводит к снижению эффективности машинного обучения (МО) и построенных на этих данных ошибочных решениях систем искусственного интеллекта (ИИ). В связи с этим проблемы выявления дрейфа в данных МО, момента образования дрейфа и последствий изменений данных обучения становятся актуальными. Предложен метод выявления дрейфа вероятностного распределения в произвольном метрическом пространстве большой размерности. Метод опирается на различие неизвестных вероятностных распределений в разных областях исходного пространства в случае наличия дрейфа. Рассмотрена модель дрейфа, состоящая из двух отличных друг от друга распределений вероятностей. Использование в основе метода шаров в метрическом пространстве позволяет создать эффективный алгоритм вычисления принадлежности точек данных одному из шаров, связанных с различными распределениями модели дрейфа. Это обстоятельство представляется существенным для выявления дрейфа распределения в пространстве большой размерности.
Ключевые слова:
дрейф распределения, математическая статистика, эффективно вычисляемый алгоритм.
Поступила в редакцию: 14.09.2022
Образец цитирования:
А. А. Грушо, Н. А. Грушо, М. И. Забежайло, Д. В. Смирнов, Е. Е. Тимонина, С. Я. Шоргин, “Обнаружение дрейфа распределения”, Системы и средства информ., 32:4 (2022), 14–20
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi852 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v32/i4/p14
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 71 | PDF полного текста: | 17 | Список литературы: | 15 |
|