Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation Challenges for Geospatial ML

論文の概要: Evaluation Challenges for Geospatial ML

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18087v1
Date: Fri, 31 Mar 2023 14:24:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-03 13:46:21.233829
Title: Evaluation Challenges for Geospatial ML
Title（参考訳）: 地理空間MLの評価課題
Authors: Esther Rolf
Abstract要約: 地理空間機械学習モデルと地図は、科学と政策の下流分析にますます使われている。空間機械学習出力の正確な測定方法は議論の的となっている。本稿では,グローバルあるいはリモートセンシングされたデータセットを用いた地理空間機械学習におけるモデル評価のユニークな課題について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.576083740549639
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As geospatial machine learning models and maps derived from their predictions are increasingly used for downstream analyses in science and policy, it is imperative to evaluate their accuracy and applicability. Geospatial machine learning has key distinctions from other learning paradigms, and as such, the correct way to measure performance of spatial machine learning outputs has been a topic of debate. In this paper, I delineate unique challenges of model evaluation for geospatial machine learning with global or remotely sensed datasets, culminating in concrete takeaways to improve evaluations of geospatial model performance.
Abstract（参考訳）: 地理空間機械学習モデルとそれらの予測から派生した地図は、科学や政策の下流分析にますます利用されているため、その正確性と適用性を評価することが不可欠である。地理空間機械学習は、他の学習パラダイムとの大きな違いがあり、空間機械学習出力のパフォーマンスを測定する正しい方法が議論の対象となっている。本稿では,地理空間モデルの性能評価を改善するために,グローバルあるいはリモートセンシングされたデータセットを用いた地理空間機械学習におけるモデル評価のユニークな課題を,具体的テイクアウトで決定する。

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