論文の概要: Data-Centric Machine Learning for Geospatial Remote Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05327v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 19:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 21:32:38.494293
• Title: Data-Centric Machine Learning for Geospatial Remote Sensing Data
• Title（参考訳）: 地理空間リモートセンシングデータのためのデータ中心機械学習
• Authors: Ribana Roscher and Marc Ru{\ss}wurm and Caroline Gevaert and Michael Kampffmeyer and Jefersson A. dos Santos and Maria Vakalopoulou and Ronny H\"ansch and Stine Hansen and Keiller Nogueira and Jonathan Prexl and Devis Tuia
• Abstract要約: 本研究では地理空間データに対する自動データ中心学習手法の定義と正確な分類について述べる。 我々は、補完的なデータ中心の視点に焦点を移すことが、エンドユーザーアプリケーションにおける精度、一般化能力、および真の影響のさらなる改善を達成するために必要であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.875006009324721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments and research in modern machine learning have led to substantial improvements in the geospatial field. Although numerous deep learning models have been proposed, the majority of them have been developed on benchmark datasets that lack strong real-world relevance. Furthermore, the performance of many methods has already saturated on these datasets. We argue that shifting the focus towards a complementary data-centric perspective is necessary to achieve further improvements in accuracy, generalization ability, and real impact in end-user applications. This work presents a definition and precise categorization of automated data-centric learning approaches for geospatial data. It highlights the complementary role of data-centric learning with respect to model-centric in the larger machine learning deployment cycle. We review papers across the entire geospatial field and categorize them into different groups. A set of representative experiments shows concrete implementation examples. These examples provide concrete steps to act on geospatial data with data-centric machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 最近の機械学習の発展と研究は、地理空間分野の大幅な改善をもたらした。 多くのディープラーニングモデルが提案されているが、その大半は、現実世界の強い妥当性に欠けるベンチマークデータセット上で開発されている。 さらに、これらのデータセットでは、多くのメソッドのパフォーマンスがすでに飽和している。 データ中心の観点に焦点を移すことは、エンドユーザアプリケーションにおける精度、一般化能力、実際の影響のさらなる改善を達成するために必要である。 本研究では,地理空間データの自動学習手法の定義と正確な分類を行う。 これは、より大きな機械学習デプロイメントサイクルにおけるモデル中心の学習に対するデータ中心学習の補完的な役割を強調している。 我々は,地理空間領域全体の論文をレビューし,それらを異なるグループに分類する。 代表的な実験のセットは具体的な実装例を示している。 これらの例は、データ中心の機械学習アプローチで地理空間データに作用する具体的なステップを提供する。

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