論文の概要: Species Distribution Modeling for Machine Learning Practitioners: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10400v1
• Date: Sat, 3 Jul 2021 17:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-25 11:54:43.497073
• Title: Species Distribution Modeling for Machine Learning Practitioners: A Review
• Title（参考訳）: 機械学習実践者のための種分布モデリング : 概観
• Authors: Sara Beery, Elijah Cole, Joseph Parker, Pietro Perona, Kevin Winner
• Abstract要約: 種分布モデリング(SDM)は、種の発生の空間的(時空間的)パターンを予測しようとする。 その重要性にもかかわらず、SDMはコンピュータ科学コミュニティから比較的注目を集めていない。 特に、主要なSDM概念と用語を導入し、標準モデルをレビューし、データ可用性について議論し、技術的な課題と落とし穴を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.45438144166006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conservation science depends on an accurate understanding of what's happening in a given ecosystem. How many species live there? What is the makeup of the population? How is that changing over time? Species Distribution Modeling (SDM) seeks to predict the spatial (and sometimes temporal) patterns of species occurrence, i.e. where a species is likely to be found. The last few years have seen a surge of interest in applying powerful machine learning tools to challenging problems in ecology. Despite its considerable importance, SDM has received relatively little attention from the computer science community. Our goal in this work is to provide computer scientists with the necessary background to read the SDM literature and develop ecologically useful ML-based SDM algorithms. In particular, we introduce key SDM concepts and terminology, review standard models, discuss data availability, and highlight technical challenges and pitfalls.
• Abstract（参考訳）: 保全科学は、特定の生態系で起きていることの正確な理解に依存します。 いくつの種が住んでいますか。 人口の化粧は何ですか。 時間とともにどう変わるのか? 種分布モデリング(SDM)は、種の発生の空間的(時空間的)パターンを予測しようとする。 種が見つかる可能性が高い場所です ここ数年、生態学の課題に強力な機械学習ツールを適用することへの関心が高まっている。 その重要性にもかかわらず、SDMはコンピュータ科学コミュニティから比較的注目を集めていない。 本研究の目的は、コンピュータ科学者にSDM文献を読み、生態学的に有用なMLベースのSDMアルゴリズムを開発するために必要な背景を提供することである。 特に、重要なsdmの概念と用語を紹介し、標準モデルをレビューし、データ可用性について議論し、技術的な課題と落とし穴を強調します。

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