- A Survey on Data-Centric AI: Tabular Learning from Reinforcement Learning and Generative AI Perspective [23.3]
タブラルデータ(Tabular data)は、バイオインフォマティクス、医療、マーケティングなど、さまざまな領域で広く使われているデータフォーマットの1つである。 本調査では,データ空間を精製するための基本技術として,強化学習(RL)と特徴選択と特徴生成のための生成的アプローチについて検討する。 我々は,既存の課題を要約し,今後の研究の方向性について論じ,この分野の継続的なイノベーションを促進する洞察を提供することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 12 Feb 2025 22:34:50 GMT) - 「Tabular data-centric AI is evolving with RL-based optimization and generative modeling playing a key role in feature engineering.」とのこと。現状でも重要性が下がっていないテーブルデータに対してRL系の最適化や生成AI活用などをサーベイした論文。
不均衡データに対するサーベイも出ていた。こちらも過去から重要な視点。
- A Comprehensive Survey on Imbalanced Data Learning [45.3]
不均衡なデータは、さまざまな種類の生データに広まっており、機械学習のパフォーマンスを妨げる。 本調査は,様々な実世界のデータ形式を体系的に分析する。 さまざまなデータフォーマットに関する既存の研究は、データ再バランス、特徴表現、トレーニング戦略、アンサンブル学習の4つのカテゴリにまとめられている。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Feb 2025 04:53:17 GMT)