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Vermeidung von Fehlern aufgrund von Datensatzverschiebungen: Lernen von Vorhersagemodellen, die transportieren

By Adarsh Subbaswamy and others
Klassisches überwachtes Lernen erzeugt unzuverlässige Modelle, wenn sich Trainings- und Zielverteilungen unterscheiden, wobei die meisten vorhandenen Lösungen Stichproben aus der Zieldomäne erfordern. Wir schlagen einen proaktiven Ansatz vor, der eine Beziehung im Trainingsbereich erlernt, die auf den Zielbereich verallgemeinert wird, indem Vorkenntnisse über Aspekte des Datenerzeugungsprozesses einbezogen werden, von denen... Show more
February 28, 2019
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Preventing Failures Due to Dataset Shift: Learning Predictive Models That Transport
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