論文の概要: Categorical data as a stone guest in a data science project for predicting defective water meters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03284v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 16:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 21:52:10.061009
• Title: Categorical data as a stone guest in a data science project for predicting defective water meters
• Title（参考訳）: 異常水位予測のためのデータサイエンスプロジェクトにおける石客としてのカテゴリーデータ
• Authors: Giovanni Delnevo, Marco Roccetti, Luca Casini
• Abstract要約: 機械式水量計が時間の経過とともに故障するかどうかを予測できる機械学習型分類器を開発した。 リカレントディープニューラルネットワーク(RNN)は、100万メートルから収集された1500万個の水消費データから外挿されたデータをトレーニングした。 連続データを用いてRNNの予測精度は平均80%を超えているが,分類情報の導入により性能は向上しなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7259898169307613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: After a one-year long effort of research on the field, we developed a machine learning-based classifier, tailored to predict whether a mechanical water meter would fail with passage of time and intensive use as well. A recurrent deep neural network (RNN) was trained with data extrapolated from 15 million readings of water consumption, gathered from 1 million meters. The data we used for training were essentially of two types: continuous vs categorical. Categorical being a type of data that can take on one of a limited and fixed number of possible values, on the basis of some qualitative property; while continuous, in this case, are the values of the measurements. taken at the meters, of the quantity of consumed water (cubic meters). In this paper, we want to discuss the fact that while the prediction accuracy of our RNN has exceeded the 80% on average, based on the use of continuous data, those performances did not improve, significantly, with the introduction of categorical information during the training phase. From a specific viewpoint, this remains an unsolved and critical problem of our research. Yet, if we reason about this controversial case from a data science perspective, we realize that we have had a confirmation that accurate machine learning solutions cannot be built without the participation of domain experts, who can differentiate on the importance of (the relation between) different types of data, each with its own sense, validity, and implications. Past all the original hype, the science of data is thus evolving towards a multifaceted discipline, where the designitations of data scientist/machine learning expert and domain expert are symbiotic
• Abstract（参考訳）: この分野で1年間の研究の末、機械式水量計が経時的かつ集中的な使用によって失敗するかどうかを予測できる機械学習ベースの分類器を開発した。 繰り返しのディープニューラルネットワーク(RNN)は、100万メートルから集められた1500万回の水消費から抽出されたデータで訓練されました。 トレーニングに使用したデータには,基本的に2つのタイプがあります。 カテゴリ(Categorical)とは、ある定性的性質に基づいて、可能な値の限定値と固定値の1つを取ることのできるデータの一種であり、一方、連続は、この場合、測定値である。 メートルで取られた、消費された水の量(立方メートル)。 本稿では,連続データを用いた場合,RNNの予測精度が平均80%を超えているにもかかわらず,学習段階におけるカテゴリ情報の導入により,その性能は著しく向上しなかったという事実を論じる。 特定の観点からは、この研究は未解決で批判的な問題です。 しかし、データサイエンスの観点からこの議論の余地があるとすれば、ドメインの専門家の参加なしには正確な機械学習ソリューションを構築することはできないということに気付きました。彼らは、それぞれが独自の感覚、妥当性、意味を持つさまざまな種類のデータの重要性(関係)を区別することができます。 データの科学は、データサイエンティスト/機械学習の専門家とドメインの専門家の指定が共生である多面的な分野に向かって進化しています。

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