論文の概要: A Distributed Approach to Meteorological Predictions: Addressing Data Imbalance in Precipitation Prediction Models through Federated Learning and GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13161v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 21:28:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 01:15:29.095753
• Title: A Distributed Approach to Meteorological Predictions: Addressing Data Imbalance in Precipitation Prediction Models through Federated Learning and GANs
• Title（参考訳）: 気象予測への分散アプローチ:フェデレーション学習とgansによる降水予測モデルにおけるデータ不均衡の解消
• Authors: Elaheh Jafarigol, Theodore Trafalis
• Abstract要約: 気象データの分類は、気象現象をクラスに分類することで、微妙な分析と正確な予測を容易にする。 分類アルゴリズムは、データ不均衡のような課題を巧みにナビゲートすることが不可欠である。 データ拡張技術は、稀だが重要な気象事象を分類する際のモデルの精度を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The classification of weather data involves categorizing meteorological phenomena into classes, thereby facilitating nuanced analyses and precise predictions for various sectors such as agriculture, aviation, and disaster management. This involves utilizing machine learning models to analyze large, multidimensional weather datasets for patterns and trends. These datasets may include variables such as temperature, humidity, wind speed, and pressure, contributing to meteorological conditions. Furthermore, it's imperative that classification algorithms proficiently navigate challenges such as data imbalances, where certain weather events (e.g., storms or extreme temperatures) might be underrepresented. This empirical study explores data augmentation methods to address imbalanced classes in tabular weather data in centralized and federated settings. Employing data augmentation techniques such as the Synthetic Minority Over-sampling Technique or Generative Adversarial Networks can improve the model's accuracy in classifying rare but critical weather events. Moreover, with advancements in federated learning, machine learning models can be trained across decentralized databases, ensuring privacy and data integrity while mitigating the need for centralized data storage and processing. Thus, the classification of weather data stands as a critical bridge, linking raw meteorological data to actionable insights, enhancing our capacity to anticipate and prepare for diverse weather conditions.
• Abstract（参考訳）: 気象データの分類では、気象現象を分類して分類し、農業、航空、災害管理など様々な分野の微妙な分析と正確な予測を容易にする。 これには、機械学習モデルを使用して、パターンとトレンドの大規模多次元気象データセットを分析する。 これらのデータセットには、温度、湿度、風速、気圧などの変数が含まれ、気象条件に寄与する。 さらに、特定の気象事象(嵐や極端な気温など)が過小評価される可能性があるデータ不均衡などの課題を、分類アルゴリズムが巧みにナビゲートすることが不可欠である。 本実験では,集中型およびフェデレーション型における表型気象データにおける不均衡クラスに対処するためのデータ拡張手法について検討する。 Synthetic Minority Over-Sampling TechniqueやGenerative Adversarial Networksのようなデータ強化技術を利用することで、稀だが重要な気象事象の分類におけるモデルの精度を向上させることができる。 さらに、連合学習の進歩により、分散データベース間で機械学習モデルをトレーニングすることができ、集中型データストレージと処理の必要性を緩和しながら、プライバシとデータの整合性を確保することができる。 このように、気象データの分類は重要な橋であり、気象データを行動可能な洞察と結びつけ、気象条件を予測し準備する能力を高めている。

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