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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimised Statistical Model Updates in Distributed Intelligence Environments

verfasst von : Ekaterina Aleksandrova, Christos Anagnotopoulos

Erschienen in: Convergence of Artificial Intelligence and the Internet of Things

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper explores a sequential decision making methodology of when to update statistical learning models in Intelligent Edge Computing devices given underlying changes in the contextual data distribution. The proposed model update scheduling takes into consideration the optimal decision time for minimizing the network overhead while preserving the prediction accuracy of the models. The paper reports on a comparison between the proposed approach with four other update delaying policies found in the literature, an evaluation of the performances using linear and support vector regression models over real contextual data streams and a discussion on the strengths and weaknesses of the proposed policy.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Adu-Manu, K.S., Tapparello, C., Heinzelman, W., Katsriku, F.A., Abdulai, J.D.: Water quality monitoring using wireless sensor networks: current trends and future research directions. ACM Trans. Sen. Netw. 13(1), 4:1–4:41 (2017). https://​doi.​org/​10.​1145/​3005719 Adu-Manu, K.S., Tapparello, C., Heinzelman, W., Katsriku, F.A., Abdulai, J.D.: Water quality monitoring using wireless sensor networks: current trends and future research directions. ACM Trans. Sen. Netw. 13(1), 4:1–4:41 (2017). https://​doi.​org/​10.​1145/​3005719
7.
Zurück zum Zitat Granjon, P.: The cusum algorithm: a small review (2013) Granjon, P.: The cusum algorithm: a small review (2013)
Metadaten
Titel
Optimised Statistical Model Updates in Distributed Intelligence Environments
verfasst von
Ekaterina Aleksandrova
Christos Anagnotopoulos
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-44907-0_3