論文の概要: Utilizing Domain Knowledge: Robust Machine Learning for Building Energy Prediction with Small, Inconsistent Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10784v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 08:56:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 13:57:50.573343
• Title: Utilizing Domain Knowledge: Robust Machine Learning for Building Energy Prediction with Small, Inconsistent Datasets
• Title（参考訳）: ドメイン知識を活用する - 小さく一貫性のないデータセットによるエネルギー予測構築のためのロバスト機械学習
• Authors: Xia Chen, Manav Mahan Sing, Philipp Geyer
• Abstract要約: 機械学習(ML)アプリケーションに対する膨大なデータ需要は、現在ボトルネックとなっている。 本稿では,先行知識とデータ駆動手法を組み合わせることで,データの依存性を大幅に低減する手法を提案する。 知識符号化データ駆動手法としてCBMLをエネルギー効率の高い建築工学の文脈で検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1081836812143175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The demand for a huge amount of data for machine learning (ML) applications is currently a bottleneck in an empirically dominated field. We propose a method to combine prior knowledge with data-driven methods to significantly reduce their data dependency. In this study, component-based machine learning (CBML) as the knowledge-encoded data-driven method is examined in the context of energy-efficient building engineering. It encodes the abstraction of building structural knowledge as semantic information in the model organization. We design a case experiment to understand the efficacy of knowledge-encoded ML in sparse data input (1% - 0.0125% sampling rate). The result reveals its three advanced features compared with pure ML methods: 1. Significant improvement in the robustness of ML to extremely small-size and inconsistent datasets; 2. Efficient data utilization from different entities' record collections; 3. Characteristics of accepting incomplete data with high interpretability and reduced training time. All these features provide a promising path to alleviating the deployment bottleneck of data-intensive methods and contribute to efficient real-world data usage. Moreover, four necessary prerequisites are summarized in this study that ensures the target scenario benefits by combining prior knowledge and ML generalization.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)アプリケーションのための膨大なデータ要求は、現在経験的に支配的な分野でボトルネックとなっている。 本稿では,先行知識とデータ駆動手法を組み合わせることで,データの依存性を大幅に低減する手法を提案する。 本研究では,知識符号化データ駆動手法としてのコンポーネントベース機械学習(CBML)について,エネルギー効率の高い建築工学の文脈で検討した。 モデル組織における構造的知識構築の抽象化を意味的情報としてエンコードする。 本研究では,スパースデータ入力における知識符号化MLの有効性(1%から0.0125%)を理解するための事例実験を設計する。 その結果、純粋なMLメソッドと比較して、3つの高度な機能を明らかにした。 1 MLの極端に小型で一貫性のないデータセットに対する堅牢性の顕著な改善 2. 異なるエンティティのレコードコレクションからの効率的なデータ利用 3. 高い解釈性と訓練時間の短縮による不完全データの受け入れ特性 これらの機能はすべて、データ集約型メソッドのデプロイメントボトルネックを緩和し、効率的な実世界のデータ利用に貢献する、有望なパスを提供します。 さらに,本研究では,事前知識とml一般化を組み合わせることで,目標シナリオのメリットを確保するために必要な4つの前提条件をまとめる。

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