論文の概要: Unified machine learning tasks and datasets for enhancing renewable energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06876v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 15:30:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:29:58.018820
• Title: Unified machine learning tasks and datasets for enhancing renewable energy
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギー向上のための統合機械学習タスクとデータセット
• Authors: Arsam Aryandoust, Thomas Rigoni, Francesco di Stefano, Anthony Patt
• Abstract要約: ETT-17(Energy Transition Tasks-17)は再生可能エネルギーの増強に関連する17のデータセットの集合である。 すべてのタスクとデータセットを統一し、単一のマルチタスクMLモデルで解決できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8356833388425764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-tasking machine learning (ML) models exhibit prediction abilities in domains with little to no training data available (few-shot and zero-shot learning). Over-parameterized ML models are further capable of zero-loss training and near-optimal generalization performance. An open research question is, how these novel paradigms contribute to solving tasks related to enhancing the renewable energy transition and mitigating climate change. A collection of unified ML tasks and datasets from this domain can largely facilitate the development and empirical testing of such models, but is currently missing. Here, we introduce the ETT-17 (Energy Transition Tasks-17), a collection of 17 datasets from six different application domains related to enhancing renewable energy, including out-of-distribution validation and testing data. We unify all tasks and datasets, such that they can be solved using a single multi-tasking ML model. We further analyse the dimensions of each dataset; investigate what they require for designing over-parameterized models; introduce a set of dataset scores that describe important properties of each task and dataset; and provide performance benchmarks.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク機械学習(ml)モデルは、トレーニングデータ(few-shotとzero-shot learning)がほとんどないドメインで予測能力を示す。 過パラメータmlモデルはさらにゼロロストレーニングとほぼ最適一般化性能を持つ。 オープンな研究課題は、これらの新しいパラダイムが再生可能エネルギー移行の促進と気候変動の緩和に関連する課題にどのように貢献するかである。 このドメインから統合されたMLタスクとデータセットのコレクションは、そのようなモデルの開発と経験的テストを大幅に促進するが、現在は欠落している。 本稿では、再生可能エネルギーの強化に関連する6つのアプリケーションドメインから17のデータセットを収集したett-17(energy transition tasks-17)を紹介する。 すべてのタスクとデータセットを統一し、単一のマルチタスクMLモデルで解決できるようにします。 さらに、各データセットの次元を分析し、過パラメータ化モデルの設計に必要なものを調査し、各タスクとデータセットの重要な特性を記述したデータセットスコアのセットを導入し、パフォーマンスベンチマークを提供します。

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