パレートフロントによるデータ競争結果のさらなる活用 (2019-US-30MP-161)レベル: 初級
クリスティン・アンダーソン・クック、ロスアラモス国立研究所の科学者
ルー・ルー、サウスフロリダ大学助教授
サラ・バーク、統計学者、ペルデュコ・グループ
データ コンテストは、世界中のデータおよび分析科学者のコミュニティだけでなく、専門分野別の主題専門家の間でも大きな注目を集めています。その幅広い関与は、企業や政府がコスト効率の高い方法で困難で影響の大きい問題を解決するためのクラウドソーシング モデルを提供します。通常、勝者は、ソリューションのさまざまな側面に対する正しい応答と間違った応答のパターンに対して固定の報酬とペナルティを伴う、コンテスト全体を通じて静的である必要があるリーダーボード式によって決定されます。ただし、ソリューションのさまざまな用途では、これらの側面が重要度が高くなったり低くなったりする場合があります。JMP の柔軟な高次元パレート フロントを作成する既存の機能を使用することで、さまざまなソリューションをその長所と短所とともに調査して特定することができます。パレート フロントを使用すると、ユーザーは、ソリューションのさまざまな要素のすべての可能な重み付けにわたって客観的に優れたソリューションをすべて特定し、競争力のないソリューションを破棄できます。複数のパレート フロントを使用してさまざまな「最善」ソリューションを強調するアプローチは、最近完了した都市環境における放射性源の検出、識別、および位置特定に焦点を当てたデータ コンテストで実証されます (https://www.topcoder.com/lp/detect-radiation).
