論文の概要: SimbaML: Connecting Mechanistic Models and Machine Learning with
Augmented Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04000v2
- Date: Sun, 9 Jul 2023 16:10:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 22:05:42.903258
- Title: SimbaML: Connecting Mechanistic Models and Machine Learning with
Augmented Data
- Title(参考訳): simbaml: 機械モデルと機械学習を拡張データで接続する
- Authors: Maximilian Kleissl, Lukas Drews, Benedict B. Heyder, Julian Zabbarov,
Pascal Iversen, Simon Witzke, Bernhard Y. Renard, Katharina Baum
- Abstract要約: SimbaMLは、通常の微分方程式に基づくモデルからリアルな合成データセットを生成するオープンソースツールである。
SimbaMLは、合成データから実世界のデータへの変換学習を便利に調査することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Training sophisticated machine learning (ML) models requires large datasets
that are difficult or expensive to collect for many applications. If prior
knowledge about system dynamics is available, mechanistic representations can
be used to supplement real-world data. We present SimbaML (Simulation-Based
ML), an open-source tool that unifies realistic synthetic dataset generation
from ordinary differential equation-based models and the direct analysis and
inclusion in ML pipelines. SimbaML conveniently enables investigating transfer
learning from synthetic to real-world data, data augmentation, identifying
needs for data collection, and benchmarking physics-informed ML approaches.
SimbaML is available from https://pypi.org/project/simba-ml/.
- Abstract(参考訳): 高度な機械学習(ML)モデルのトレーニングには、多くのアプリケーションで収集するのが困難または高価である大規模なデータセットが必要である。
システムダイナミクスに関する事前知識が利用可能であれば、実世界のデータを補完するために機械的な表現が使用できる。
我々は,通常の微分方程式モデルからリアルな合成データセットを生成するオープンソースツールであるSimbaML(Simulation-based ML)と,MLパイプラインの直接解析と包含について述べる。
SimbaMLは、合成データから実世界のデータへの変換学習、データ拡張、データ収集の必要性の識別、物理インフォームドMLアプローチのベンチマークを可能にする。
SimbaMLはhttps://pypi.org/project/simba-ml/から入手できる。
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