이 논문은 실시간으로 변화하는 데이터 분포에 효과적으로 대응하기 위한 방법을 제안한다. 실제 세계에서 기계 학습 모델은 시간이 지남에 따라 데이터 분포가 변화하는 문제에 직면하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자들은 시간에 따라 변화하는 성향 점수(propensity score)를 도입한다.
제안된 방법은 다음과 같은 특징을 가진다:
실험 결과, 제안 방법은 다양한 벤치마크에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였다. 특히 데이터 분포가 점진적으로 변화하는 상황에서 효과적으로 작동하였다.
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Rasool Fakoo... ב- arxiv.org 05-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2210.01422.pdfשאלות מעמיקות