論文の概要: Incorporating Expert Guidance in Epidemic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10247v1
• Date: Thu, 24 Dec 2020 06:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 08:10:29.130212
• Title: Incorporating Expert Guidance in Epidemic Forecasting
• Title（参考訳）: 疫学予測におけるエキスパートガイダンスの導入
• Authors: Alexander Rodr\'iguez, Bijaya Adhikari, Naren Ramakrishnan, B. Aditya Prakash
• Abstract要約: AIセーフティによるセルドニアン最適化フレームワークを活用した新しいアプローチを提案します。 円滑性と誤りの地域整合性という2種類のガイダンスについて検討する。 その定式化に成功することにより、望ましくない行動が起こる確率を拘束できるだけでなく、テストデータのRMSEを最大17%削減することができることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.91855362871496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting influenza like illnesses (ILI) has rapidly progressed in recent years from an art to a science with a plethora of data-driven methods. While these methods have achieved qualified success, their applicability is limited due to their inability to incorporate expert feedback and guidance systematically into the forecasting framework. We propose a new approach leveraging the Seldonian optimization framework from AI safety and demonstrate how it can be adapted to epidemic forecasting. We study two types of guidance: smoothness and regional consistency of errors, where we show that by its successful incorporation, we are able to not only bound the probability of undesirable behavior to happen, but also to reduce RMSE on test data by up to 17%.
• Abstract（参考訳）: インフルエンザ様疾患(ILI)の予知は、近年、技術から科学まで、多くのデータ駆動手法で急速に進展している。 これらの手法は成功したが、専門家のフィードバックやガイダンスを予測フレームワークに体系的に組み込むことができないため、適用性は限られている。 本稿では,ai安全性からセルドニアン最適化フレームワークを活用する新しいアプローチを提案し,流行予測にどのように適用できるかを示す。 我々は,誤りの円滑性と局所的一貫性について検討し,その導入が成功すれば,好ましくない行動の確率を制限できるだけでなく,テストデータのrmseを最大17%低減できることを示した。

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