Littérature scientifique sur le sujet « Dataset shift »
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Articles de revues sur le sujet "Dataset shift"
Sharet, Nir, et Ilan Shimshoni. « Analyzing Data Changes using Mean Shift Clustering ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, no 07 (25 mai 2016) : 1650016. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416500166.
Texte intégralAdams, Niall. « Dataset Shift in Machine Learning ». Journal of the Royal Statistical Society : Series A (Statistics in Society) 173, no 1 (janvier 2010) : 274. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2009.00624_10.x.
Texte intégralGuo, Lin Lawrence, Stephen R. Pfohl, Jason Fries, Jose Posada, Scott Lanyon Fleming, Catherine Aftandilian, Nigam Shah et Lillian Sung. « Systematic Review of Approaches to Preserve Machine Learning Performance in the Presence of Temporal Dataset Shift in Clinical Medicine ». Applied Clinical Informatics 12, no 04 (août 2021) : 808–15. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1735184.
Texte intégralHe, Zhiqiang. « ECG Heartbeat Classification Under Dataset Shift ». Journal of Intelligent Medicine and Healthcare 1, no 2 (2022) : 79–89. http://dx.doi.org/10.32604/jimh.2022.036624.
Texte intégralKim, Doyoung, Inwoong Lee, Dohyung Kim et Sanghoon Lee. « Action Recognition Using Close-Up of Maximum Activation and ETRI-Activity3D LivingLab Dataset ». Sensors 21, no 20 (12 octobre 2021) : 6774. http://dx.doi.org/10.3390/s21206774.
Texte intégralMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters et Brian Goldman. « Understanding covariate shift in model performance ». F1000Research 5 (7 avril 2016) : 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.1.
Texte intégralMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters et Brian Goldman. « Understanding covariate shift in model performance ». F1000Research 5 (17 juin 2016) : 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.2.
Texte intégralMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters et Brian Goldman. « Understanding covariate shift in model performance ». F1000Research 5 (17 octobre 2016) : 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.3.
Texte intégralBecker, Aneta, et Jarosław Becker. « Dataset shift assessment measures in monitoring predictive models ». Procedia Computer Science 192 (2021) : 3391–402. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.112.
Texte intégralFinlayson, Samuel G., Adarsh Subbaswamy, Karandeep Singh, John Bowers, Annabel Kupke, Jonathan Zittrain, Isaac S. Kohane et Suchi Saria. « The Clinician and Dataset Shift in Artificial Intelligence ». New England Journal of Medicine 385, no 3 (15 juillet 2021) : 283–86. http://dx.doi.org/10.1056/nejmc2104626.
Texte intégralThèses sur le sujet "Dataset shift"
Wang, Fulton. « Addressing two issues in machine learning : interpretability and dataset shift ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2018. https://hdl.handle.net/1721.1/122870.
Texte intégralCataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 71-77).
In this thesis, I create solutions to two problems. In the first, I address the problem that many machine learning models are not interpretable, by creating a new form of classifier, called the Falling Rule List. This is a decision list classifier where the predicted probabilities are decreasing down the list. Experiments show that the gain in interpretability need not be accompanied by a large sacrifice in accuracy on real world datasets. I then briefly discuss possible extensions that allow one to directly optimize rank statistics over rule lists, and handle ordinal data. In the second, I address a shortcoming of a popular approach to handling covariate shift, in which the training distribution and that for which predictions need to be made have different covariate distributions. In particular, the existing importance weighting approach to handling covariate shift suffers from high variance if the two covariate distributions are very different. I develop a dimension reduction procedure that reduces this variance, at the expense of increased bias. Experiments show that this tradeoff can be worthwhile in some situations.
by Fulton Wang.
Ph. D.
Ph.D. Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science
Gogolashvili, Davit. « Global and local Kernel methods for dataset shift, scalable inference and optimization ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2022SORUS363v2.pdf.
Texte intégralIn many real world problems, the training data and test data have different distributions. The most common settings for dataset shift often considered in the literature are covariate shift and target shift. In this thesis, we investigate nonparametric models applied to the dataset shift scenario. We develop a novel framework to accelerate Gaussian process regression. In particular, we consider localization kernels at each data point to down-weigh the contributions from other data points that are far away, and we derive the GPR model stemming from the application of such localization operation. We propose a new method for estimating the minimizer and the minimum value of a smooth and strongly convex regression function from the observations contaminated by random noise
Spooner, Amy. « Developing a minimum dataset for nursing team leader handover in the intensive care unit : a prospective interventional study ». Thesis, Griffith University, 2018. http://hdl.handle.net/10072/382227.
Texte intégralThesis (PhD Doctorate)
Doctor of Philosophy (PhD)
School of Nursing & Midwifery
Griffith Health
Full Text
Fonseca, Eduardo. « Training sound event classifiers using different types of supervision ». Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2021. http://hdl.handle.net/10803/673067.
Texte intégralEl interés en el reconocimiento automático de eventos sonoros se ha incrementado en los últimos años, motivado por nuevas aplicaciones en campos como la asistencia médica, smart homes, o urbanismo. Al comienzo de esta tesis, la investigación en clasificación de eventos sonoros se centraba principalmente en aprendizaje supervisado usando datasets pequeños, a menudo anotados cuidadosamente con vocabularios limitados a dominios específicos (como el urbano o el doméstico). Sin embargo, tales datasets no permiten entrenar clasificadores capaces de reconocer los cientos de eventos sonoros que ocurren en nuestro entorno, como silbidos de kettle, sonidos de pájaros, coches pasando, o diferentes alarmas. Al mismo tiempo, websites como Freesound o YouTube albergan grandes cantidades de datos de sonido ambiental, que pueden ser útiles para entrenar clasificadores con un vocabulario más extenso, particularmente utilizando métodos de deep learning que requieren gran cantidad de datos. Para avanzar el estado del arte en la clasificación de eventos sonoros, esta tesis investiga varios aspectos de la creación de datasets, así como de aprendizaje supervisado y no supervisado para entrenar clasificadores de eventos sonoros con un vocabulario extenso, utilizando diferentes tipos de supervisión de manera novedosa y alternativa. En concreto, nos centramos en aprendizaje supervisado usando etiquetas sin ruido y con ruido, así como en aprendizaje de representaciones auto-supervisado a partir de datos no etiquetados. La primera parte de esta tesis se centra en la creación de FSD50K, un dataset con más de 100h de audio etiquetado manualmente usando 200 clases de eventos sonoros. Presentamos una descripción detallada del proceso de creación y una caracterización exhaustiva del dataset. Además, exploramos modificaciones arquitectónicas para aumentar la invariancia frente a desplazamientos en CNNs, mejorando la robustez frente a desplazamientos de tiempo/frecuencia en los espectrogramas de entrada. En la segunda parte, nos centramos en entrenar clasificadores de eventos sonoros usando etiquetas con ruido. Primero, proponemos un dataset que permite la investigación del ruido de etiquetas real. Después, exploramos métodos agnósticos a la arquitectura de red para mitigar el efecto del ruido en las etiquetas durante el entrenamiento, incluyendo técnicas de regularización, funciones de coste robustas al ruido, y estrategias para rechazar ejemplos etiquetados con ruido. Además, desarrollamos un método teacher-student para abordar el problema de las etiquetas ausentes en datasets de eventos sonoros. En la tercera parte, proponemos algoritmos para aprender representaciones de audio a partir de datos sin etiquetar. En particular, desarrollamos métodos de aprendizaje contrastivos auto-supervisados, donde las representaciones se aprenden comparando pares de ejemplos calculados a través de métodos de aumento de datos y separación automática de sonido. Finalmente, reportamos sobre la organización de dos DCASE Challenge Tasks para el tageado automático de audio a partir de etiquetas ruidosas. Mediante la propuesta de datasets, así como de métodos de vanguardia y representaciones de audio, esta tesis contribuye al avance de la investigación abierta sobre eventos sonoros y a la transición del aprendizaje supervisado tradicional utilizando etiquetas sin ruido a otras estrategias de aprendizaje menos dependientes de costosos esfuerzos de anotación.
Sarr, Jean Michel Amath. « Étude de l’augmentation de données pour la robustesse des réseaux de neurones profonds ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS072.
Texte intégralIn this thesis, we considered the problem of the robustness of neural networks. That is, we have considered the case where the learning set and the deployment set are not independently and identically distributed from the same source. This hypothesis is called : the i.i.d hypothesis. Our main research axis has been data augmentation. Indeed, an extensive literature review and preliminary experiments showed us the regularization potential of data augmentation. Thus, as a first step, we sought to use data augmentation to make neural networks more robust to various synthetic and natural dataset shifts. A dataset shift being simply a violation of the i.i.d assumption. However, the results of this approach have been mixed. Indeed, we observed that in some cases the augmented data could lead to performance jumps on the deployment set. But this phenomenon did not occur every time. In some cases, the augmented data could even reduce performance on the deployment set. In our conclusion, we offer a granular explanation for this phenomenon. Better use of data augmentation toward neural network robustness is to generate stress tests to observe a model behavior when various shift occurs. Then, to use that information to estimate the error on the deployment set of interest even without labels, we call this deployment error estimation. Furthermore, we show that the use of independent data augmentation can improve deployment error estimation. We believe that this use of data augmentation will allow us to better quantify the reliability of neural networks when deployed on new unknown datasets
Vanck, Thomas [Verfasser], Jochen [Akademischer Betreuer] Garcke, Jochen [Gutachter] Garcke et Reinhold [Gutachter] Schneider. « New importance sampling based algorithms for compensating dataset shifts / Thomas Vanck ; Gutachter : Jochen Garcke, Reinhold Schneider ; Betreuer : Jochen Garcke ». Berlin : Technische Universität Berlin, 2016. http://d-nb.info/1156012562/34.
Texte intégralLuus, Francois Pierre Sarel. « Dataset shift in land-use classification for optical remote sensing ». Thesis, 2016. http://hdl.handle.net/2263/56246.
Texte intégralThesis (PhD)--University of Pretoria, 2016.
National Research Foundation (NRF)
University of Pretoria (UP)
Electrical, Electronic and Computer Engineering
PhD
Unrestricted
Livres sur le sujet "Dataset shift"
Quiñonero-Candela, Joaquin. Dataset shift in machine learning. Cambridge, MA : MIT Press, 2009.
Trouver le texte intégralQuiñonero-Candela, Joaquin, Masashi Sugiyama, Anton Schwaighofer et Neil D. Lawrence, dir. Dataset Shift in Machine Learning. The MIT Press, 2008. http://dx.doi.org/10.7551/mitpress/9780262170055.001.0001.
Texte intégralSchwaighofer, Anton, Joaquin Quiñonero-Candela, Masashi Sugiyama et Neil D. Lawrence. Dataset Shift in Machine Learning. MIT Press, 2018.
Trouver le texte intégralSchwaighofer, Anton, Masashi Sugiyama, Neil D. Lawrence et Joaquin Quinonero-Candela. Dataset Shift in Machine Learning. MIT Press, 2022.
Trouver le texte intégralOgorzalek, Thomas K. The Cities on the Hill. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190668877.003.0006.
Texte intégralLoyle, Cyanne E. Transitional Justice During Armed Conflict. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acrefore/9780190228637.013.218.
Texte intégralPoplack, Shana. Borrowing. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780190256388.001.0001.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Dataset shift"
da Silva, Camilla, Jed Nisenson et Jeff Boisvert. « Comparing and Detecting Stationarity and Dataset Shift ». Dans Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences, 37–42. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19845-8_3.
Texte intégralQian, Hongyi, Baohui Wang, Ping Ma, Lei Peng, Songfeng Gao et You Song. « Managing Dataset Shift by Adversarial Validation for Credit Scoring ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 477–88. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20862-1_35.
Texte intégralEsuli, Andrea, Alessandro Fabris, Alejandro Moreo et Fabrizio Sebastiani. « The Case for Quantification ». Dans The Information Retrieval Series, 1–17. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-20467-8_1.
Texte intégralLeyendecker, Lars, Shobhit Agarwal, Thorben Werner, Maximilian Motz et Robert H. Schmitt. « A Study on Data Augmentation Techniques for Visual Defect Detection in Manufacturing ». Dans Bildverarbeitung in der Automation, 73–94. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-66769-9_6.
Texte intégralXia, Tong, Jing Han et Cecilia Mascolo. « Benchmarking Uncertainty Quantification on Biosignal Classification Tasks Under Dataset Shift ». Dans Multimodal AI in Healthcare, 347–59. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-14771-5_25.
Texte intégralRaza, Haider, Girijesh Prasad et Yuhua Li. « EWMA Based Two-Stage Dataset Shift-Detection in Non-stationary Environments ». Dans IFIP Advances in Information and Communication Technology, 625–35. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41142-7_63.
Texte intégralJin, Qiao, Haoyang Ding, Linfeng Li, Haitao Huang, Lei Wang et Jun Yan. « Tackling MeSH Indexing Dataset Shift with Time-Aware Concept Embedding Learning ». Dans Database Systems for Advanced Applications, 474–88. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59419-0_29.
Texte intégralZhu, Calvin, Michael D. Noseworthy et Thomas E. Doyle. « Addressing Dataset Shift for Trustworthy Deep Learning Diagnostic Ultrasound Decision Support ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 110–28. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-67868-8_7.
Texte intégralZhang, Jiaxin, Tomohiro Fukuda et Nobuyoshi Yabuki. « A Large-Scale Measurement and Quantitative Analysis Method of Façade Color in the Urban Street Using Deep Learning ». Dans Proceedings of the 2020 DigitalFUTURES, 93–102. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-4400-6_9.
Texte intégralRizvi, Syed Zeeshan, Muhammad Umar Farooq et Rana Hammad Raza. « Performance Comparison of Deep Residual Networks-Based Super Resolution Algorithms Using Thermal Images : Case Study of Crowd Counting ». Dans Digital Interaction and Machine Intelligence, 75–87. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-11432-8_7.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Dataset shift"
Maggio, Simona, Victor Bouvier et Leo Dreyfus-Schmidt. « Performance Prediction Under Dataset Shift ». Dans 2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icpr56361.2022.9956676.
Texte intégralTuia, Devis, Edoardo Pasolli et William J. Emery. « Dataset shift adaptation with active queries ». Dans 2011 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/jurse.2011.5764734.
Texte intégralSpence, David, Christopher Inskip, Novi Quadrianto et David Weir. « Quantification under class-conditional dataset shift ». Dans ASONAM '19 : International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3341161.3342948.
Texte intégralTakahashi, Carla C., Luiz C. B. Torres et Antonio P. Braga. « Gabriel Graph Transductive Approach to Dataset Shift ». Dans 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/codit.2019.8820327.
Texte intégralBrugman, Simon, Tomas Sostak, Pradyot Patil et Max Baak. « popmon : Analysis Package for Dataset Shift Detection ». Dans Python in Science Conference. SciPy, 2022. http://dx.doi.org/10.25080/majora-212e5952-01d.
Texte intégralLucas, Yvan, Pierre-Edouard Portier, Lea Laporte, Sylvie Calabretto, Liyun He-Guelton, Frederic Oble et Michael Granitzer. « Dataset Shift Quantification for Credit Card Fraud Detection ». Dans 2019 IEEE Second International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering (AIKE). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/aike.2019.00024.
Texte intégralWang, Ziming, Changwu Huang et Xin Yao. « Feature Attribution Explanation to Detect Harmful Dataset Shift ». Dans 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn54540.2023.10191221.
Texte intégralChen, Bo, Wai Lam, Ivor Tsang et Tak-Lam Wong. « Location and Scatter Matching for Dataset Shift in Text Mining ». Dans 2010 IEEE 10th International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icdm.2010.72.
Texte intégralRaza, Haider, Girijesh Prasad et Yuhua Li. « Dataset Shift Detection in Non-stationary Environments Using EWMA Charts ». Dans 2013 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2013). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/smc.2013.537.
Texte intégralDenham, Benjamin, Edmund M.-K. Lai, Roopak Sinha et M. Asif Naeem. « Gain-Some-Lose-Some : Reliable Quantification Under General Dataset Shift ». Dans 2021 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icdm51629.2021.00121.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Dataset shift"
Mascagni, Giulia, et Fabrizio Santoro. The Tax Side of the Pandemic : Compliance Shifts and Funding for Recovery in Rwanda. Institute of Development Studies, octobre 2021. http://dx.doi.org/10.19088/ictd.2021.019.
Texte intégralClark, Andrew E., Angela Greulich et Hippolyte d’Albis. The age U-shape in Europe : the protective role of partnership. Verlag der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, mars 2021. http://dx.doi.org/10.1553/populationyearbook2021.res3.1.
Texte intégralTait, Emma, Pia Ruisi-Besares, Matthias Sirch, Alyx Belisle, Jennifer Pontius et Elissa Schuett. Technical Report : Monitoring and Communicating Changes in Disturbance Regimes (Version 1.0). Forest Ecosystem Monitoring Cooperative, octobre 2021. http://dx.doi.org/10.18125/cc0a0l.
Texte intégralCalcagno, Juan Carlos, et Mariana Alfonso. Minority Enrollments at Public Universities of Diverse Selectivity Levels under Different Admission Regimes : The Case of Texas. Inter-American Development Bank, octobre 2007. http://dx.doi.org/10.18235/0010878.
Texte intégralLinker, Taylor, et Timothy Jacobs. PR-457-18204-R02 Variable Fuel Effects on Legacy Compressor Engines Phase V Engine Control Enhancement. Chantilly, Virginia : Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), juillet 2020. http://dx.doi.org/10.55274/r0011729.
Texte intégralBaxter, W., Amanda Barker, Samuel Beal, Lauren Bosche, Ryan Busby, Zoe Courville, Elias Deeb et al. A comprehensive approach to data collection, management, and visualization for terrain characterization in cold regions. Engineer Research and Development Center (U.S.), février 2024. http://dx.doi.org/10.21079/11681/48212.
Texte intégralLu, Tianjun, Jian-yu Ke, Fynnwin Prager et Jose N. Martinez. “TELE-commuting” During the COVID-19 Pandemic and Beyond : Unveiling State-wide Patterns and Trends of Telecommuting in Relation to Transportation, Employment, Land Use, and Emissions in Calif. Mineta Transportation Institute, août 2022. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2022.2147.
Texte intégralMoreda, Fekadu, Benjamin Lord, Mauro Nalesso, Pedro Coli Valdes Daussa et Juliana Corrales. Hydro-BID : New Functionalities (Reservoir, Sediment and Groundwater Simulation Modules). Inter-American Development Bank, novembre 2016. http://dx.doi.org/10.18235/0009312.
Texte intégralHeifetz, Yael, et Michael Bender. Success and failure in insect fertilization and reproduction - the role of the female accessory glands. United States Department of Agriculture, décembre 2006. http://dx.doi.org/10.32747/2006.7695586.bard.
Texte intégralAllen, Kathy, Andy Nadeau et Andy Robertston. Natural resource condition assessment : Salinas Pueblo Missions National Monument. National Park Service, mai 2022. http://dx.doi.org/10.36967/nrr-2293613.
Texte intégral