論文の概要: Objective discovery of dominant dynamical processes with intelligible machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12963v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 20:57:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 14:47:36.450381
• Title: Objective discovery of dominant dynamical processes with intelligible machine learning
• Title（参考訳）: 知能機械学習による支配的動的過程の客観的発見
• Authors: Bryan E. Kaiser, Juan A. Saenz, Maike Sonnewald, and Daniel Livescu
• Abstract要約: 本稿では,動的状態の同定を最適化問題として定式化する形式的定義を提案する。 本稿では,事前知識やアドホックな定義の必要性を排除した教師なし学習フレームワークを提案する。 我々の手法は、動的システム内でセレンディピティーな発見を可能にする、偏りのないデータ探索への一歩である。
• 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: The advent of big data has vast potential for discovery in natural phenomena ranging from climate science to medicine, but overwhelming complexity stymies insight. Existing theory is often not able to succinctly describe salient phenomena, and progress has largely relied on ad hoc definitions of dynamical regimes to guide and focus exploration. We present a formal definition in which the identification of dynamical regimes is formulated as an optimization problem, and we propose an intelligible objective function. Furthermore, we propose an unsupervised learning framework which eliminates the need for a priori knowledge and ad hoc definitions; instead, the user need only choose appropriate clustering and dimensionality reduction algorithms, and this choice can be guided using our proposed objective function. We illustrate its applicability with example problems drawn from ocean dynamics, tumor angiogenesis, and turbulent boundary layers. Our method is a step towards unbiased data exploration that allows serendipitous discovery within dynamical systems, with the potential to propel the physical sciences forward.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの出現は、気候科学から医学まで、自然現象の発見に大きな可能性を秘めています。 既存の理論は、しばしば簡潔にサルエント現象を記述できず、進歩は、探索を誘導し焦点を合わせるための動的レジームのアドホックな定義に大きく依存している。 本稿では,動的レジームの同定を最適化問題として定式化する形式的定義を提案し,その目的関数を提案する。 さらに,事前知識やアドホックな定義の必要性を排除した教師なし学習フレームワークを提案する。その代わりに,ユーザは適切なクラスタリングと次元削減アルゴリズムのみを選択する必要があり,この選択は,提案した目的関数を用いてガイドすることができる。 海洋力学, 腫瘍血管新生, 乱流境界層から引き出された問題を用いて, その適用性を示す。 我々の手法は、物理科学を前進させる可能性を秘め、動的システム内でセレンディピティーな発見を可能にする、偏見のないデータ探索への一歩である。

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