論文の概要: A Machine Learning Tutorial for Operational Meteorology, Part I: Traditional Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07492v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 14:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 14:38:31.001685
• Title: A Machine Learning Tutorial for Operational Meteorology, Part I: Traditional Machine Learning
• Title（参考訳）: 操作気象学のための機械学習チュートリアル その1:従来の機械学習
• Authors: Randy J. Chase, David R. Harrison, Amanda Burke, Gary M. Lackmann and Amy McGovern
• Abstract要約: 近年,気象学における機械学習の利用は著しく増加している。 形式的教育の欠如は、機械学習手法が「ブラックボックス」であるという認識に寄与している。 本稿では,最も一般的な機械学習手法について調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the use of machine learning in meteorology has increased greatly. While many machine learning methods are not new, university classes on machine learning are largely unavailable to meteorology students and are not required to become a meteorologist. The lack of formal instruction has contributed to perception that machine learning methods are 'black boxes' and thus end-users are hesitant to apply the machine learning methods in their every day workflow. To reduce the opaqueness of machine learning methods and lower hesitancy towards machine learning in meteorology, this paper provides a survey of some of the most common machine learning methods. A familiar meteorological example is used to contextualize the machine learning methods while also discussing machine learning topics using plain language. The following machine learning methods are demonstrated: linear regression; logistic regression; decision trees; random forest; gradient boosted decision trees; naive Bayes; and support vector machines. Beyond discussing the different methods, the paper also contains discussions on the general machine learning process as well as best practices to enable readers to apply machine learning to their own datasets. Furthermore, all code (in the form of Jupyter notebooks and Google Colaboratory notebooks) used to make the examples in the paper is provided in an effort to catalyse the use of machine learning in meteorology.
• Abstract（参考訳）: 近年,気象学における機械学習の利用が増加している。 多くの機械学習手法は新しくないが、機械学習の大学授業は気象学の学生にはほとんど利用できず、気象学者になる必要もない。 正式な命令の欠如は、機械学習メソッドが'ブラックボックス'であるという認識に寄与し、エンドユーザは毎日のワークフローに機械学習メソッドを適用することをためらっている。 気象学における機械学習手法の不透明さを低減し、機械学習への執着を低くするため、最も一般的な機械学習手法について調査する。 慣れ親しんだ気象例は、機械学習の方法をコンテキスト化すると同時に、プレーンな言語を使って機械学習のトピックについても論じる。 線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配強化決定木、ナイーブベイ、サポートベクターマシンである。 さまざまな方法を議論するだけでなく、一般的な機械学習プロセスや、読者が自身のデータセットに機械学習を適用するためのベストプラクティスについても議論する。 さらに、論文の例を示すために使用されるすべてのコード(jupyter notebooksとgoogle colaboratory notebooksの形で)は、気象学における機械学習の使用を触媒するために提供される。

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