論文の概要: Nine tips for ecologists using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10472v1
• Date: Wed, 17 May 2023 15:41:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 18:35:50.696283
• Title: Nine tips for ecologists using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた生態学者のための9つのヒント
• Authors: Marine Desprez, Vincent Miele and Olivier Gimenez
• Abstract要約: 我々は、多くの生態学的研究が、生態状態や生物実体などのクラスにデータを割り当てることを目的としているため、分類問題に焦点をあてる。 9つのヒントのそれぞれは、マシンラーニングモデルの開発における一般的なエラー、トラップ、あるいは課題を特定し、生態学的研究での使用を促進するための推奨を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Due to their high predictive performance and flexibility, machine learning models are an appropriate and efficient tool for ecologists. However, implementing a machine learning model is not yet a trivial task and may seem intimidating to ecologists with no previous experience in this area. Here we provide a series of tips to help ecologists in implementing machine learning models. We focus on classification problems as many ecological studies aim to assign data into predefined classes such as ecological states or biological entities. Each of the nine tips identifies a common error, trap or challenge in developing machine learning models and provides recommendations to facilitate their use in ecological studies.
• Abstract（参考訳）: 高い予測性能と柔軟性のため、機械学習モデルは生態学者にとって適切かつ効率的なツールである。 しかし、機械学習モデルの実装はまだ簡単な作業ではなく、この分野での経験のない生態学者を脅かすかもしれない。 ここでは、生態学者が機械学習モデルを実装するのに役立つ一連のヒントを提供する。 多くの生態学的研究が、生態状態や生物学的実体などの予め定義されたクラスにデータを割り当てることを目的としているため、分類問題に焦点を当てている。 9つのヒントのそれぞれは、マシンラーニングモデルの開発における一般的なエラー、トラップ、あるいは課題を特定し、生態学的研究での使用を促進するための推奨を提供する。

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