이 논문은 기계 학습 작업에 필요한 데이터를 효과적으로 공유하기 위한 베이지안 회귀 시장 메커니즘을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
기계 학습 모델이 더 많은 데이터를 요구함에 따라, 데이터 소유자 간 협력을 유도하기 위해 금전적 인센티브를 제공하는 회귀 시장 메커니즘을 개발했다.
베이지안 프레임워크를 채택하여 더 일반적인 회귀 작업 클래스를 고려할 수 있게 했다. 이를 통해 매개변수 추정의 불확실성을 모델링할 수 있다.
기존 연구에서 발견된 시장 특성의 한계를 분석하고, 이를 완화할 수 있는 대안적인 접근법을 제시했다. 특히 정보 이득 기반 접근법을 통해 지원 에이전트의 재무적 위험을 줄일 수 있다.
시뮬레이션 및 실제 사례 연구를 통해 제안된 메커니즘의 성능을 입증했다.
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