論文の概要: Product Progression: a machine learning approach to forecasting industrial upgrading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15018v1
• Date: Mon, 31 May 2021 14:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:03:05.736668
• Title: Product Progression: a machine learning approach to forecasting industrial upgrading
• Title（参考訳）: 製品進歩: 産業アップグレード予測のための機械学習アプローチ
• Authors: Giambattista Albora, Luciano Pietronero, Andrea Tacchella, Andrea Zaccaria
• Abstract要約: 予測すべき重要な対象は新製品の活性化であり、木に基づくアルゴリズムは、非常に強力な自動相関ベンチマークと他の教師付きアルゴリズムの両方を明らかに上回っている。 当社のアプローチには直接的な政策上の意味があり、その国に新しい製品を導入する可能性の定量的かつ科学的に検証された指標を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Economic complexity methods, and in particular relatedness measures, lack a systematic evaluation and comparison framework. We argue that out-of-sample forecast exercises should play this role, and we compare various machine learning models to set the prediction benchmark. We find that the key object to forecast is the activation of new products, and that tree-based algorithms clearly overperform both the quite strong auto-correlation benchmark and the other supervised algorithms. Interestingly, we find that the best results are obtained in a cross-validation setting, when data about the predicted country was excluded from the training set. Our approach has direct policy implications, providing a quantitative and scientifically tested measure of the feasibility of introducing a new product in a given country.
• Abstract（参考訳）: 経済複雑性の手法、特に関連する尺度は、体系的な評価と比較の枠組みを欠いている。 我々は、サンプル外予測演習がこの役割を果たすべきだと論じ、様々な機械学習モデルを比較して予測ベンチマークを設定する。 予測すべき重要な対象は新製品の活性化であり、木に基づくアルゴリズムは、非常に強力な自動相関ベンチマークと他の教師付きアルゴリズムの両方を明らかに上回っている。 興味深いことに、予測国に関するデータがトレーニングセットから除外された場合、クロスバリデーション環境で最良の結果が得られる。 当社のアプローチには直接的な政策上の意味があり、その国に新しい製品を導入する可能性の定量的かつ科学的に検証された指標を提供する。

関連論文リスト

• Prediction of rare events in the operation of household equipment using co-evolving time series [1.1249583407496218]
  我々のアプローチは、データの時間的挙動を利用して予測能力を向上する重み付き自己回帰モデルである。 合成および実世界のデータセットの評価は、我々の手法が家庭機器の故障予測手法よりも優れていることを裏付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T00:21:00Z)
• A review of predictive uncertainty estimation with machine learning [0.0]
  機械学習アルゴリズムを用いて予測不確実性推定の話題を概観する。 我々は確率的予測を評価するための関連する指標(一貫性スコアリング関数と適切なスコアリングルール)について論じる。 このレビューでは、ユーザーのニーズに合わせて新しいアルゴリズムを開発する方法についての理解を深める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-17T10:36:30Z)
• Non-Clairvoyant Scheduling with Predictions Revisited [77.86290991564829]
  非論理的スケジューリングでは、優先度不明な処理条件でジョブをスケジューリングするためのオンライン戦略を見つけることが課題である。 我々はこのよく研究された問題を、アルゴリズム設計に(信頼できない)予測を統合する、最近人気の高い学習強化された設定で再検討する。 これらの予測には所望の特性があり, 高い性能保証を有するアルゴリズムと同様に, 自然な誤差測定が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T13:18:11Z)
• Learning Predictions for Algorithms with Predictions [49.341241064279714]
  予測器を学習するアルゴリズムに対して,一般的な設計手法を導入する。 オンライン学習の手法を応用して、敵のインスタンスに対して学習し、堅牢性と一貫性のあるトレードオフを調整し、新しい統計的保証を得る。 両部マッチング,ページマイグレーション,スキーレンタル,ジョブスケジューリングの手法を解析することにより,学習アルゴリズムの導出におけるアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T17:25:43Z)
• Test-time Collective Prediction [73.74982509510961]
  マシンラーニングの複数のパーティは、将来のテストポイントを共同で予測したいと考えています。 エージェントは、すべてのエージェントの集合の集合的な専門知識の恩恵を受けることを望んでいるが、データやモデルパラメータを解放する意思はないかもしれない。 我々は、各エージェントの事前学習モデルを利用して、テスト時に集合的な予測を行う分散型メカニズムを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T18:29:58Z)
• Double Robust Representation Learning for Counterfactual Prediction [68.78210173955001]
  そこで本稿では, 対実予測のための2次ロバスト表現を学習するための, スケーラブルな新しい手法を提案する。 我々は、個々の治療効果と平均的な治療効果の両方に対して、堅牢で効率的な対実的予測を行う。 このアルゴリズムは,実世界の最先端技術と合成データとの競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:39:26Z)
• Combining Task Predictors via Enhancing Joint Predictability [53.46348489300652]
  そこで本研究では,目標予測能力に基づいて参照の関連性を測定し,その関連性を高めるための新しい予測器組合せアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはベイズフレームワークを用いて,すべての参照の関連性について共同で評価する。 視覚属性ランキングとマルチクラス分類シナリオから得られた実世界の7つのデータセットの実験に基づいて,本アルゴリズムが性能向上に寄与し,既存の予測器の組み合わせアプローチの適用範囲を広くすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T21:58:39Z)
• Supervised learning from noisy observations: Combining machine-learning techniques with data assimilation [0.6091702876917281]
  本稿では,予測モデルと固有不確かさを,入射雑音観測と最適に組み合わせる方法について述べる。 得られた予測モデルは、訓練後、計算的に安価であると同時に、極めて優れた予測能力を有することを示す。 本手法は,予測タスクを超えて,確率的予測のための信頼性の高いアンサンブルを生成するとともに,マルチスケールシステムにおける効果的なモデルクロージャを学習するためにも有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:29:37Z)
• SAMBA: Safe Model-Based & Active Reinforcement Learning [59.01424351231993]
  SAMBAは、確率論的モデリング、情報理論、統計学といった側面を組み合わせた安全な強化学習のためのフレームワークである。 我々は,低次元および高次元の状態表現を含む安全な力学系ベンチマークを用いて,アルゴリズムの評価を行った。 アクティブなメトリクスと安全性の制約を詳細に分析することで,フレームワークの有効性を直感的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T10:40:46Z)
• Introduction to Rare-Event Predictive Modeling for Inferential Statisticians -- A Hands-On Application in the Prediction of Breakthrough Patents [0.0]
  本稿では,予測性能の最適化を目的とした定量的分析のための機械学習(ML)手法を提案する。 両フィールド間の潜在的な相乗効果について考察する。 我々は,コンピュータサイエンスの用語のデミスティフィケーションを目指して,定量的な社会科学の聴衆に手持ちの予測モデルの導入を行っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T13:06:25Z)
• Profit-oriented sales forecasting: a comparison of forecasting techniques from a business perspective [3.613072342189595]
  本稿では,コカ・コーラ社の産業界データと公開データセットの両方から成る35回連続のテクニックを比較検討する。 モデル構築と評価プロセスの両方において、テクニックが生成できる期待される利益を考慮に入れた、新しく完全に自動化された利益主導のアプローチを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T14:50:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。