I detta arbete strävar vi efter att utforma en data marknadsplats; en robust realtidsmatchningsmekanism för att effektivt köpa och sälja träningsdata för maskininlärningsuppgifter. Medan monetariseringen av data och förutbildade modeller är ett viktigt fokus för industrin idag, det finns inte en marknadsmekanism för att prissätta utbildningsdata och matcha köpare till säljare samtidigt ta itu med tillhörande (beräkning och andra) komplexitet. Utmaningen i att skapa en sådan marknad beror på själva arten av data som en tillgång: i) det är fritt replikerbar; ii) dess värde är i sig kombinatoriskt på grund av korrelation med signal i andra data; iii) förutsägelser uppgifter och värdet av noggrannhet varierar kraftigt; iv) användbarheten av utbildningsdata är svårt att kontrollera en priori utan att först tillämpa den på en förutsägelse uppgift. Som våra huvudsakliga bidrag föreslår vi (i) en matematisk modell för en tvåsidig datamarknad och definierar formellt de viktiga utmaningar som är förknippade med den; (ii) konstruera algoritmer för att en sådan marknad ska fungera och analysera hur de möter de definierade utmaningarna. Vi lyfter fram två tekniska bidrag: i) ett nytt begrepp om "rättvisa" som krävs för kooperativa spel med fritt replikerbara varor; ii) en sanningsenlig, noll ångermekanism för att auktionera ut en klass av kombinatoriska varor som bygger på att använda Myersons betalningsfunktion och algoritmen Multiplicative Weights. Dessa kan vara av oberoende intresse.
I REF föreslås en matematisk modell för en systemdesign för en datamarknad.
A Marketplace for Data: An Algorithmic Solution
{'venue': "EC '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}