Dynamic selection of machine learning models for time-series data

计算机科学 机器学习 人工智能 时间序列 选型 在线机器学习 系列(地层学) 选择(遗传算法) 概念漂移 GSM演进的增强数据速率 数据挖掘 主动学习(机器学习) 数据流挖掘 生物 古生物学
作者
Rotem Hananya,Gilad Katz
出处
期刊:Information Sciences [Elsevier BV]
卷期号:665: 120360-120360
标识
DOI:10.1016/j.ins.2024.120360
摘要

Adapting to changes in time-series data is a major challenge in machine learning. This problem is particularly acute in the case of limited computing power (e.g., edge devices) that does not enable the independent training of new models. While multiple studies attempt to adequately train a machine learning model on rapidly shifting data (i.e., concept drift), the challenge of dynamically selecting the most effective machine learning model for future time steps has been largely overlooked. In this study, we propose Adaptive machine learning for Dynamic ENvironments (ADEN ), a method for analyzing future trends in time-series data and selecting the most suitable ML model. Our approach models multiple aspects of the analyzed data and analyzes the behavior of multiple machine learning models on earlier time steps. By training ADEN on multiple datasets, we can deploy a zero-shot model that does not require additional training when applied to new datasets. Our evaluation, conducted on 46 time-series classification datasets, shows that ADEN not only outperforms all baselines in terms of average performance but is also capable of avoiding sudden drops in performance that characterize all other evaluated algorithms.
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