学習済みデータベース操作における誤差保証の確立に向けて

本稿では、インデックス作成、カーディナリティ推定、範囲集約推定といったデータベース操作において、学習済みモデルが所望の精度を達成するために必要なモデルサイズの下限を理論的に示し、学習済みモデルの実世界システムへの導入を促進する。