論文の概要: A Survey on Semi-parametric Machine Learning Technique for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00871v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 03:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 14:03:32.017266
• Title: A Survey on Semi-parametric Machine Learning Technique for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための半パラメトリック機械学習技術の検討
• Authors: Khwaja Mutahir Ahmad, Gang He, Wenxin Yu, Xiaochuan Xu, Jay Kumar, Muhammad Asim Saleem
• Abstract要約: Grey Machine Learning(GML)は、大きなデータセットと、可能性のある結果を予測する時系列用の小さなデータセットを扱うことができる。 本稿では,時系列予測のための半パラメトリック機械学習技術の概要を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9341230675162215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has recently shown its capabilities for almost every field of life. Machine Learning, which is a subset of AI, is a `HOT' topic for researchers. Machine Learning outperforms other classical forecasting techniques in almost all-natural applications. It is a crucial part of modern research. As per this statement, Modern Machine Learning algorithms are hungry for big data. Due to the small datasets, the researchers may not prefer to use Machine Learning algorithms. To tackle this issue, the main purpose of this survey is to illustrate, demonstrate related studies for significance of a semi-parametric Machine Learning framework called Grey Machine Learning (GML). This kind of framework is capable of handling large datasets as well as small datasets for time series forecasting likely outcomes. This survey presents a comprehensive overview of the existing semi-parametric machine learning techniques for time series forecasting. In this paper, a primer survey on the GML framework is provided for researchers. To allow an in-depth understanding for the readers, a brief description of Machine Learning, as well as various forms of conventional grey forecasting models are discussed. Moreover, a brief description on the importance of GML framework is presented.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は先頃、ほぼすべての分野において、その能力を示した。 AIのサブセットである機械学習は、研究者のための‘HOT’トピックである。 機械学習は、ほぼ全自然の応用において、他の古典的な予測技術よりも優れている。 それは近代研究の重要な部分である。 この声明によると、Modern Machine Learningアルゴリズムはビッグデータに飢えている。 データセットが小さいため、研究者は機械学習アルゴリズムを好まないかもしれない。 この問題に対処するため,本調査の目的は,Grey Machine Learning (GML)と呼ばれる半パラメトリック機械学習フレームワークの重要性について,関連する研究を実証することである。 この種のフレームワークは、大きなデータセットと、可能性のある結果を予測する時系列用の小さなデータセットを扱うことができる。 本稿では,時系列予測のための半パラメトリック機械学習技術の概要を概観する。 本稿では,研究者を対象としたGMLフレームワークに関するプライマー調査を行う。 読者の深い理解を可能にするため、機械学習の簡単な説明と、従来のグレー予測モデルの様々な形態について論じる。 さらに、gmlフレームワークの重要性について簡単に説明する。

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