Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Machine Learning for Planetary Science: Perspectives for the Next Decade

論文の概要: Integrating Machine Learning for Planetary Science: Perspectives for the Next Decade

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15129v1
Date: Wed, 29 Jul 2020 21:58:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-05 21:04:07.903948
Title: Integrating Machine Learning for Planetary Science: Perspectives for the Next Decade
Title（参考訳）: 惑星科学のための機械学習の統合:次の10年の展望
Authors: Abigail R. Azari, John B. Biersteker, Ryan M. Dewey, Gary Doran, Emily J. Forsberg, Camilla D. K. Harris, Hannah R. Kerner, Katherine A. Skinner, Andy W. Smith, Rashied Amini, Saverio Cambioni, Victoria Da Poian, Tadhg M. Garton, Michael D. Himes, Sarah Millholland, Suranga Ruhunusiri
Abstract要約: 機械学習(ML)メソッドは、大規模なデータセットからインサイトを構築、描画する能力を拡大することができる。惑星科学におけるデータ豊富な未来を育成するための10の勧告を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.625808464178174
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning (ML) methods can expand our ability to construct, and draw insight from large datasets. Despite the increasing volume of planetary observations, our field has seen few applications of ML in comparison to other sciences. To support these methods, we propose ten recommendations for bolstering a data-rich future in planetary science.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)メソッドは、構築能力を拡大し、大規模なデータセットから洞察を引き出すことができます。惑星観測量の増大にもかかわらず、我々の分野は他の科学と比較してMLの応用例は少ない。これらの方法を支援するために,惑星科学におけるデータ豊富な未来を育成するための10の勧告を提案する。

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