Gotowa bibliografia na temat „Concept Drift Detection”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Concept Drift Detection”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Concept Drift Detection"
Zhu, Jiaqi, Shaofeng Cai, Fang Deng, Beng Chin Ooi i Wenqiao Zhang. "METER: A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly Detection". Proceedings of the VLDB Endowment 17, nr 4 (grudzień 2023): 794–807. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636233.
Pełny tekst źródłaSakurai, Guilherme Yukio, Jessica Fernandes Lopes, Bruno Bogaz Zarpelão i Sylvio Barbon Junior. "Benchmarking Change Detector Algorithms from Different Concept Drift Perspectives". Future Internet 15, nr 5 (29.04.2023): 169. http://dx.doi.org/10.3390/fi15050169.
Pełny tekst źródłaToor, Affan Ahmed, Muhammad Usman, Farah Younas, Alvis Cheuk M. Fong, Sajid Ali Khan i Simon Fong. "Mining Massive E-Health Data Streams for IoMT Enabled Healthcare Systems". Sensors 20, nr 7 (9.04.2020): 2131. http://dx.doi.org/10.3390/s20072131.
Pełny tekst źródłaKumar, Sanjeev, Ravendra Singh, Mohammad Zubair Khan i Abdulfattah Noorwali. "Design of adaptive ensemble classifier for online sentiment analysis and opinion mining". PeerJ Computer Science 7 (5.08.2021): e660. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.660.
Pełny tekst źródłaDries, Anton, i Ulrich Rückert. "Adaptive concept drift detection". Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal 2, nr 5-6 (18.11.2009): 311–27. http://dx.doi.org/10.1002/sam.10054.
Pełny tekst źródłaPalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Heitor Murilo Gomes, Manzoor Ahmed Hashmani i Abdul Rehman Gilal. "An Experimental Analysis of Drift Detection Methods on Multi-Class Imbalanced Data Streams". Applied Sciences 12, nr 22 (17.11.2022): 11688. http://dx.doi.org/10.3390/app122211688.
Pełny tekst źródłaHu, Hanqing, i Mehmed Kantardzic. "Heuristic ensemble for unsupervised detection of multiple types of concept drift in data stream classification". Intelligent Decision Technologies 15, nr 4 (10.01.2022): 609–22. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210115.
Pełny tekst źródłaSun, Yange, Zhihai Wang, Yang Bai, Honghua Dai i Saeid Nahavandi. "A Classifier Graph Based Recurring Concept Detection and Prediction Approach". Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (7.06.2018): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4276291.
Pełny tekst źródłaYOSHIDA, Kenichi. "Brute force concept drift detection". Procedia Computer Science 225 (2023): 1672–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.156.
Pełny tekst źródłaWares, Scott, John Isaacs i Eyad Elyan. "Burst Detection-Based Selective Classifier Resetting". Journal of Information & Knowledge Management 20, nr 02 (23.04.2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649221500271.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Concept Drift Detection"
Ostovar, Alireza. "Business process drift: Detection and characterization". Thesis, Queensland University of Technology, 2019. https://eprints.qut.edu.au/127157/1/Alireza_Ostovar_Thesis.pdf.
Pełny tekst źródłaESCOVEDO, TATIANA. "NEUROEVOLUTIVE LEARNING AND CONCEPT DRIFT DETECTION IN NON-STATIONARY ENVIRONMENTS". PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2015. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=26748@1.
Pełny tekst źródłaCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
Os conceitos do mundo real muitas vezes não são estáveis: eles mudam com o tempo. Assim como os conceitos, a distribuição de dados também pode se alterar. Este problema de mudança de conceitos ou distribuição de dados é conhecido como concept drift e é um desafio para um modelo na tarefa de aprender a partir de dados. Este trabalho apresenta um novo modelo neuroevolutivo com inspiração quântica, baseado em um comitê de redes neurais do tipo Multi-Layer Perceptron (MLP), para a aprendizagem em ambientes não estacionários, denominado NEVE (Neuro-EVolutionary Ensemble). Também apresenta um novo mecanismo de detecção de concept drift, denominado DetectA (Detect Abrupt) com a capacidade de detectar mudanças tanto de forma proativa quanto de forma reativa. O algoritmo evolutivo com inspiração quântica binário-real AEIQ-BR é utilizado no NEVE para gerar automaticamente novos classificadores para o comitê, determinando a topologia mais adequada para a nova rede, selecionando as variáveis de entrada mais apropriadas e determinando todos os pesos da rede neural MLP. O algoritmo AEIQ-R determina os pesos de votação de cada rede neural membro do comitê, sendo possível utilizar votação por combinação linear, votação majoritária ponderada e simples. São implementadas quatro diferentes abordagens do NEVE, que se diferem uma da outra pela forma de detectar e tratar os drifts ocorridos. O trabalho também apresenta resultados de experimentos realizados com o método DetectA e com o modelo NEVE em bases de dados reais e artificiais. Os resultados mostram que o detector se mostrou robusto e eficiente para bases de dados de alta dimensionalidade, blocos de tamanho intermediário, bases de dados com qualquer proporção de drift e com qualquer balanceamento de classes e que, em geral, os melhores resultados obtidos foram usando algum tipo de detecção. Comparando a acurácia do NEVE com outros modelos consolidados da literatura, verifica-se que o NEVE teve acurácia superior na maioria dos casos. Isto reforça que a abordagem por comitê neuroevolutivo é uma escolha robusta para situações em que as bases de dados estão sujeitas a mudanças repentinas de comportamento.
Real world concepts are often not stable: they change with time. Just as the concepts, data distribution may change as well. This problem of change in concepts or distribution of data is known as concept drift and is a challenge for a model in the task of learning from data. This work presents a new neuroevolutive model with quantum inspiration called NEVE (Neuro- EVolutionary Ensemble), based on an ensemble of Multi-Layer Perceptron (MLP) neural networks for learning in non-stationary environments. It also presents a new concept drift detection mechanism, called DetectA (DETECT Abrupt) with the ability to detect changes both proactively as reactively. The evolutionary algorithm with binary-real quantum inspiration AEIQ-BR is used in NEVE to automatically generate new classifiers for the ensemble, determining the most appropriate topology for the new network and by selecting the most appropriate input variables and determining all the weights of the neural network. The AEIQ-R algorithm determines the voting weight of each neural network ensemble member, and you can use voting by linear combination and voting by weighted or simple majority. Four different approaches of NEVE are implemented and they differ from one another by the way of detecting and treating occurring drifts. The work also presents results of experiments conducted with the DetectA method and with the NEVE model in real and artificial databases. The results show that the detector has proved efficient and suitable for data bases with high-dimensionality, intermediate sized blocks, any proportion of drifts and with any class balancing. Comparing the accuracy of NEVE with other consolidated models in the literature, it appears that NEVE had higher accuracy in most cases. This reinforces that the neuroevolution ensemble approach is a robust choice to situations in which the databases are subject to sudden changes in behavior.
Roded, Keren. "The concept of drift and operationalization of its detection in simulated data". Thesis, University of British Columbia, 2017. http://hdl.handle.net/2429/63135.
Pełny tekst źródłaEducation, Faculty of
Educational and Counselling Psychology, and Special Education (ECPS), Department of
Graduate
D'Ettorre, Sarah. "Fine-Grained, Unsupervised, Context-based Change Detection and Adaptation for Evolving Categorical Data". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2016. http://hdl.handle.net/10393/35518.
Pełny tekst źródłaPesaranghader, Ali. "A Reservoir of Adaptive Algorithms for Online Learning from Evolving Data Streams". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2018. http://hdl.handle.net/10393/38190.
Pełny tekst źródłaHenke, Márcia. "Deteção de Spam baseada na evolução das características com presença de Concept Drift". Universidade Federal do Amazonas, 2015. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4708.
Pełny tekst źródłaApproved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-11-16T18:36:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Márcia Henke.pdf: 2984974 bytes, checksum: a103355c1a7895956d40d4fa9422347a (MD5)
Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-11-16T18:43:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese - Márcia Henke.pdf: 2984974 bytes, checksum: a103355c1a7895956d40d4fa9422347a (MD5)
Made available in DSpace on 2015-11-16T18:43:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese - Márcia Henke.pdf: 2984974 bytes, checksum: a103355c1a7895956d40d4fa9422347a (MD5) Previous issue date: 2015-03-30
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Electronic messages (emails) are still considered the most significant tools in business and personal applications due to their low cost and easy access. However, e-mails have become a major problem owing to the high amount of junk mail, named spam, which fill the e-mail boxes of users. Among the many problems caused by spam messages, we may highlight the fact that it is currently the main vector for the spread of malicious activities such as viruses, worms, trojans, phishing, botnets, among others. Such activities allow the attacker to have illegal access to penetrating data, trade secrets or to invade the privacy of the sufferers to get some advantage. Several approaches have been proposed to prevent sending unsolicited e-mail messages, such as filters implemented in e-mail servers, spam message classification mechanisms for users to define when particular issue or author is a source of spread of spam and even filters implemented in network electronics. In general, e-mail filter approaches are based on analysis of message content to determine whether or not a message is spam. A major problem with this approach is spam detection in the presence of concept drift. The literature defines concept drift as changes occurring in the concept of data over time, as the change in the features that describe an attack or occurrence of new features. Numerous Intrusion Detection Systems (IDS) use machine learning techniques to monitor the classification error rate in order to detect change. However, when detection occurs, some damage has been caused to the system, a fact that requires updating the classification process and the system operator intervention. To overcome the problems mentioned above, this work proposes a new changing detection method, named Method oriented to the Analysis of the Development of Attacks Characteristics (MECA). The proposed method consists of three steps: 1) classification model training; 2) concept drift detection; and 3) transfer learning. The first step generates classification models as it is commonly conducted in machine learning. The second step introduces two new strategies to avoid concept drift: HFS (Historical-based Features Selection) that analyzes the evolution of the features based on over time historical; and SFS (Similarity-based Features Selection) that analyzes the evolution of the features from the level of similarity obtained between the features vectors of the source and target domains. Finally, the third step focuses on the following questions: what, how and when to transfer acquired knowledge. The answer to the first question is provided by the concept drift detection strategies that identify the new features and store them to be transferred. To answer the second question, the feature representation transfer approach is employed. Finally, the transfer of new knowledge is executed as soon as changes that compromise the classification task performance are identified. The proposed method was developed and validated using two public databases, being one of the datasets built along this thesis. The results of the experiments shown that it is possible to infer a threshold to detect changes in order to ensure the classification model is updated through knowledge transfer. In addition, MECA architecture is able to perform the classification task, as well as the concept drift detection, as two parallel and independent tasks. Finally, MECA uses SVM machine learning algorithm (Support Vector Machines), which is less adherent to the training samples. The results obtained with MECA showed that it is possible to detect changes through feature evolution monitoring before a significant degradation in classification models is achieved.
As mensagens eletrônicas (e-mails) ainda são consideradas as ferramentas de maior prestígio no meio empresarial e pessoal, pois apresentam baixo custo e facilidade de acesso. Por outro lado, os e-mails tornaram-se um grande problema devido à elevada quantidade de mensagens não desejadas, denominadas spam, que lotam as caixas de emails dos usuários. Dentre os diversos problemas causados pelas mensagens spam, destaca-se o fato de ser atualmente o principal vetor de propagação de atividades maliciosas como vírus, worms, cavalos de Tróia, phishing, botnets, dentre outros. Tais atividades permitem ao atacante acesso indevido a dados sigilosos, segredos de negócios ou mesmo invadir a privacidade das vítimas para obter alguma vantagem. Diversas abordagens, comerciais e acadêmicas, têm sido propostas para impedir o envio de mensagens de e-mails indesejados como filtros implementados nos servidores de e-mail, mecanismos de classificação de mensagens de spam para que os usuários definam quando determinado assunto ou autor é fonte de propagação de spam e até mesmo filtros implementados em componentes eletrônicos de rede. Em geral, as abordagens de filtros de e-mail são baseadas na análise do conteúdo das mensagens para determinar se tal mensagem é ou não um spam. Um dos maiores problemas com essa abordagem é a deteção de spam na presença de concept drift. A literatura conceitua concept drift como mudanças que ocorrem no conceito dos dados ao longo do tempo como a alteração das características que descrevem um ataque ou ocorrência de novas características. Muitos Sistemas de Deteção de Intrusão (IDS) usam técnicas de aprendizagem de máquina para monitorar a taxa de erro de classificação no intuito de detetar mudança. Entretanto, quando a deteção ocorre, algum dano já foi causado ao sistema, fato que requer atualização do processo de classificação e a intervenção do operador do sistema. Com o objetivo de minimizar os problemas mencionados acima, esta tese propõe um método de deteção de mudança, denominado Método orientado à Análise da Evolução das Características de Ataques (MECA). O método proposto é composto por três etapas: 1) treino do modelo de classificação; 2) deteção de mudança; e 3) transferência do aprendizado. A primeira etapa emprega modelos de classificação comumente adotados em qualquer método que utiliza aprendizagem de máquina. A segunda etapa apresenta duas novas estratégias para contornar concept drift: HFS (Historical-based Features Selection) que analisa a evolução das características com base no histórico ao longo do tempo; e SFS (Similarity based Features Selection) que observa a evolução das características a partir do nível de similaridade obtido entre os vetores de características dos domínios fonte e alvo. Por fim, a terceira etapa concentra seu objetivo nas seguintes questões: o que, como e quando transferir conhecimento adquirido. A resposta à primeira questão é fornecida pelas estratégias de deteção de mudança, que identificam as novas características e as armazenam para que sejam transferidas. Para responder a segunda questão, a abordagem de transferência de representação de características é adotada. Finalmente, a transferência do novo conhecimento é realizada tão logo mudanças que comprometam o desempenho da tarefa de classificação sejam identificadas. O método MECA foi desenvolvido e validado usando duas bases de dados públicas, sendo que uma das bases foi construída ao longo desta tese. Os resultados dos experimentos indicaram que é possível inferir um limiar para detetar mudanças a fim de garantir o modelo de classificação sempre atualizado por meio da transferência de conhecimento. Além disso, um diferencial apresentado no método MECA é a possibilidade de executar a tarefa de classificação em paralelo com a deteção de mudança, sendo as duas tarefas independentes. Por fim, o MECA utiliza o algoritmo de aprendizagem de máquina SVM (Support Vector Machines), que é menos aderente às amostras de treinamento. Os resultados obtidos com o MECA mostraram que é possível detetar mudanças por meio da evolução das características antes de ocorrer uma degradação significativa no modelo de classificação utilizado.
SANTOS, Silas Garrido Teixeira de Carvalho. "Avaliação criteriosa dos algoritmos de detecção de concept drifts". Universidade Federal de Pernambuco, 2015. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17310.
Pełny tekst źródłaMade available in DSpace on 2016-07-11T12:33:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) silas-dissertacao-versao-final-2016.pdf: 1708159 bytes, checksum: 6c0efc5f2f0b27c79306418c9de516f1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27
FACEPE
A extração de conhecimento em ambientes com fluxo contínuo de dados é uma atividade que vem crescendo progressivamente. Diversas são as situações que necessitam desse mecanismo, como o monitoramento do histórico de compras de clientes; a detecção de presença por meio de sensores; ou o monitoramento da temperatura da água. Desta maneira, os algoritmos utilizados para esse fim devem ser atualizados constantemente, buscando adaptar-se às novas instâncias e levando em consideração as restrições computacionais. Quando se trabalha em ambientes com fluxo contínuo de dados, em geral não é recomendável supor que sua distribuição permanecerá estacionária. Diversas mudanças podem ocorrer ao longo do tempo, desencadeando uma situação geralmente conhecida como mudança de conceito (concept drift). Neste trabalho foi realizado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de detecção de mudanças: ADWIN, DDM, DOF, ECDD, EDDM, PL e STEPD. Para execução dos experimentos foram utilizadas bases artificiais – simulando mudanças abruptas, graduais rápidas, e graduais lentas – e também bases com problemas reais. Os resultados foram analisados baseando-se na precisão, tempo de execução, uso de memória, tempo médio de detecção das mudanças, e quantidade de falsos positivos e negativos. Já os parâmetros dos métodos foram definidos utilizando uma versão adaptada de um algoritmo genético. De acordo com os resultados do teste de Friedman juntamente com Nemenyi, em termos de precisão, DDM se mostrou o método mais eficiente com as bases utilizadas, sendo estatisticamente superior ao DOF e ECDD. Já EDDM foi o método mais rápido e também o mais econômico no uso da memória, sendo superior ao DOF, ECDD, PL e STEPD, em ambos os casos. Conclui-se então que métodos mais sensíveis às detecções de mudanças, e consequentemente mais propensos a alarmes falsos, obtêm melhores resultados quando comparados a métodos menos sensíveis e menos suscetíveis a alarmes falsos.
Knowledge extraction from data streams is an activity that has been progressively receiving an increased demand. Examples of such applications include monitoring purchase history of customers, movement data from sensors, or water temperatures. Thus, algorithms used for this purpose must be constantly updated, trying to adapt to new instances and taking into account computational constraints. When working in environments with a continuous flow of data, there is no guarantee that the distribution of the data will remain stationary. On the contrary, several changes may occur over time, triggering situations commonly known as concept drift. In this work we present a comparative study of some of the main drift detection methods: ADWIN, DDM, DOF, ECDD, EDDM, PL and STEPD. For the execution of the experiments, artificial datasets were used – simulating abrupt, fast gradual, and slow gradual changes – and also datasets with real problems. The results were analyzed based on the accuracy, runtime, memory usage, average time to change detection, and number of false positives and negatives. The parameters of methods were defined using an adapted version of a genetic algorithm. According to the Friedman test with Nemenyi results, in terms of accuracy, DDM was the most efficient method with the datasets used, and statistically superior to DOF and ECDD. EDDM was the fastest method and also the most economical in memory usage, being statistically superior to DOF, ECDD, PL and STEPD, in both cases. It was concluded that more sensitive change detection methods, and therefore more prone to false alarms, achieve better results when compared to less sensitive and less susceptible to false alarms methods.
Dal, Pozzolo Andrea. "Adaptive Machine Learning for Credit Card Fraud Detection". Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2015. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/221654.
Pełny tekst źródłaDoctorat en Sciences
info:eu-repo/semantics/nonPublished
Dong, Yue. "Higher Order Neural Networks and Neural Networks for Stream Learning". Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2017. http://hdl.handle.net/10393/35731.
Pełny tekst źródłaTogbe, Maurras Ulbricht. "Détection distribuée d'anomalies dans les flux de données". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS400.
Pełny tekst źródłaAnomaly detection is an important issue in many application areas such as healthcare, transportation, industry etc. It is a current topic that tries to meet the ever increasing demand in different areas such as intrusion detection, fraud detection, etc. In this thesis, after a general complet state of the art, the unsupervised method Isolation Forest (IForest) has been studied in depth by presenting its limitations that have not been addressed in the literature. Our new version of IForest called Majority Voting IForest improves its execution time. Our ADWIN-based IForest ASD and NDKSWIN-based IForest ASD methods allow the detection of anomalies in data stream with a better management of the drift concept. Finally, distributed anomaly detection using IForest has been studied and evaluated. All our proposals have been validated with experiments on different datasets
Części książek na temat "Concept Drift Detection"
Putatunda, Sayan. "Concept Drift Detection in Data Streams". W Practical Machine Learning for Streaming Data with Python, 31–55. Berkeley, CA: Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6867-4_2.
Pełny tekst źródłaZenisek, Jan, Gabriel Kronberger, Josef Wolfartsberger, Norbert Wild i Michael Affenzeller. "Concept Drift Detection with Variable Interaction Networks". W Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2019, 296–303. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45093-9_36.
Pełny tekst źródłaLiu, Anjin, Guangquan Zhang i Jie Lu. "Concept Drift Detection Based on Anomaly Analysis". W Neural Information Processing, 263–70. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12637-1_33.
Pełny tekst źródłaYu, Shujian, i Zubin Abraham. "Concept Drift Detection with Hierarchical Hypothesis Testing". W Proceedings of the 2017 SIAM International Conference on Data Mining, 768–76. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2017. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611974973.86.
Pełny tekst źródłaAbirami, M. G., i Gilad Gressel. "Concept Drift Detection Using Minimum Prediction Deviation". W Advances in Intelligent Systems and Computing, 249–58. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-1249-7_24.
Pełny tekst źródłaMenon, Aditya Gopal, i Gilad Gressel. "Concept Drift Detection in Phishing Using Autoencoders". W Communications in Computer and Information Science, 208–20. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-0419-5_17.
Pełny tekst źródłaSobolewski, Piotr, i Michał Woźniak. "Enhancing Concept Drift Detection with Simulated Recurrence". W Advances in Intelligent Systems and Computing, 153–62. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-32518-2_15.
Pełny tekst źródłaPatil, Malini M. "Handling Concept Drift in Data Streams by Using Drift Detection Methods". W Data Management, Analytics and Innovation, 155–66. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-1274-8_12.
Pełny tekst źródłaMulimani, Deepa, Shashikumar G. Totad, Prakashgoud Patil i Shivananda V. Seeri. "Adaptive Ensemble Learning with Concept Drift Detection for Intrusion Detection". W Advances in Intelligent Systems and Computing, 331–39. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-0171-2_31.
Pełny tekst źródłaWang, Zhixiong, i Wei Wang. "Concept Drift Detection Based on Kolmogorov–Smirnov Test". W Lecture Notes in Electrical Engineering, 273–80. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-0187-6_31.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Concept Drift Detection"
Dries, Anton, i Ulrich Rückert. "Adaptive Concept Drift Detection". W Proceedings of the 2009 SIAM International Conference on Data Mining. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2009. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611972795.21.
Pełny tekst źródłaYu, Shujian, Xiaoyang Wang i José C. Príncipe. "Request-and-Reverify: Hierarchical Hypothesis Testing for Concept Drift Detection with Expensive Labels". W Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/421.
Pełny tekst źródłaLiu, Anjin, Yiliao Song, Guangquan Zhang i Jie Lu. "Regional Concept Drift Detection and Density Synchronized Drift Adaptation". W Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/317.
Pełny tekst źródłaHeng Wang i Zubin Abraham. "Concept drift detection for streaming data". W 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2015.7280398.
Pełny tekst źródłaMak, Lee-onn, i Paul Krause. "Detection & Management of Concept Drift". W 2006 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2006.258538.
Pełny tekst źródłaOkawa, Yoshihiro, i Kenichi Kobayashi. "Concept Drift Detection via Boundary Shrinking". W 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533334.
Pełny tekst źródłaMaciel, Bruno Iran Ferreira, Silas Garrido Teixeira Carvalho Santos i Roberto Souto Maior Barros. "A Lightweight Concept Drift Detection Ensemble". W 2015 IEEE 27th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ictai.2015.151.
Pełny tekst źródłaHinder, Fabian, i Barbara Hammer. "Feature Selection for Concept Drift Detection". W ESANN 2023 - European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning. Louvain-la-Neuve (Belgium): Ciaco - i6doc.com, 2023. http://dx.doi.org/10.14428/esann/2023.es2023-55.
Pełny tekst źródłaSalperwyck, Christophe, Marc Boulle i Vincent Lemaire. "Concept drift detection using supervised bivariate grids". W 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2015.7280460.
Pełny tekst źródłaShang, Dan, Guangquan Zhang i Jie Lu. "Fast concept drift detection using unlabeled data". W 14th International FLINS Conference (FLINS 2020). WORLD SCIENTIFIC, 2020. http://dx.doi.org/10.1142/9789811223334_0017.
Pełny tekst źródła