論文の概要: Machine Learning and Deep Learning -- A review for Ecologists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05023v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 11:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 00:50:34.863058
• Title: Machine Learning and Deep Learning -- A review for Ecologists
• Title（参考訳）: 機械学習とディープラーニング - 生態学者へのレビュー
• Authors: Maximilian Pichler and Florian Hartig
• Abstract要約: 機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、人工知能(AI)は近年急速に増加している。 人気が高まっているにもかかわらず、MLアルゴリズムとDLアルゴリズムの内部動作は不透明であると見なされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The popularity of Machine learning (ML), Deep learning (DL), and Artificial intelligence (AI) has sharply risen in recent years. Despite their spike in popularity, the inner workings of ML and DL algorithms are perceived as opaque, and their relationship to classical data analysis tools remains debated. It is often assumed that ML and DL excel primarily at making predictions. Recently, however, they have been increasingly used for classical analytical tasks traditionally covered by statistical models. Moreover, recent reviews on ML have focused exclusively on DL, missing out on synthesizing the wealth of ML algorithms with different advantages and general principles. Here, we provide a comprehensive overview of ML and DL, starting with their historical developments, their algorithm families, their differences from traditional statistical tools, and universal ML principles. We then discuss why and when ML and DL excel at prediction tasks, and where they could offer alternatives to traditional statistical methods for inference, highlighting current and emerging applications for ecological problems. Finally, we summarize emerging trends, particularly scientific and causal ML, explainable AI, and responsible AI that may significantly impact ecological data analysis in the future.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、人工知能(AI)の人気が高まっている。 mlアルゴリズムとdlアルゴリズムの内部動作は不透明であり、古典的なデータ分析ツールとの関係については議論が続いている。 MLとDLは主に予測を行うのに優れていると仮定されることが多い。 しかし、近年は、伝統的に統計モデルによってカバーされた古典的分析タスクに益々使われている。 さらに、MLに関する最近のレビューはDLのみに焦点を当てており、さまざまな利点と一般的な原則でMLアルゴリズムの豊富な合成を欠いている。 ここでは,ML と DL の総合的な概要について述べる。その歴史的発展,アルゴリズムファミリー,従来の統計ツールとの差異,ユニバーサルML の原則などである。 次に, ml と dl が予測タスクに優れている理由と, 従来の統計的推論手法に代わる選択肢を提供し, 生態学的問題に対する現在および新興の応用を強調する。 最後に、新たなトレンド、特に科学的および因果的ML、説明可能なAI、そして将来生態学的データ分析に大きな影響を与える可能性のある責任あるAIを要約する。

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