論文の概要: Uncertainty quantification for probabilistic machine learning in earth
observation using conformal prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06421v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 07:31:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 20:07:50.539015
- Title: Uncertainty quantification for probabilistic machine learning in earth
observation using conformal prediction
- Title(参考訳): 共形予測を用いた地球観測における確率的機械学習の不確かさ定量化
- Authors: Geethen Singh, Glenn Moncrieff, Zander Venter, Kerry Cawse-Nicholson,
Jasper Slingsby and Tamara B Robinson
- Abstract要約: ダウンストリームアプリケーションに否定的な結果をもたらす人工知能(AI)システムを使用する場合、信頼性の低い予測が発生する可能性がある。
コンフォーマル予測は、あらゆるデータセットに適用可能な不確実性定量化のためのモデルに依存しないフレームワークを提供する。
点予測とともに不確実性を報告する必要性が高まっているため、地球観測応用における等角予測の約束に注意を向ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.22265536092123003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unreliable predictions can occur when using artificial intelligence (AI)
systems with negative consequences for downstream applications, particularly
when employed for decision-making. Conformal prediction provides a
model-agnostic framework for uncertainty quantification that can be applied to
any dataset, irrespective of its distribution, post hoc. In contrast to other
pixel-level uncertainty quantification methods, conformal prediction operates
without requiring access to the underlying model and training dataset,
concurrently offering statistically valid and informative prediction regions,
all while maintaining computational efficiency. In response to the increased
need to report uncertainty alongside point predictions, we bring attention to
the promise of conformal prediction within the domain of Earth Observation (EO)
applications. To accomplish this, we assess the current state of uncertainty
quantification in the EO domain and found that only 20% of the reviewed Google
Earth Engine (GEE) datasets incorporated a degree of uncertainty information,
with unreliable methods prevalent. Next, we introduce modules that seamlessly
integrate into existing GEE predictive modelling workflows and demonstrate the
application of these tools for datasets spanning local to global scales,
including the Dynamic World and Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)
datasets. These case studies encompass regression and classification tasks,
featuring both traditional and deep learning-based workflows. Subsequently, we
discuss the opportunities arising from the use of conformal prediction in EO.
We anticipate that the increased availability of easy-to-use implementations of
conformal predictors, such as those provided here, will drive wider adoption of
rigorous uncertainty quantification in EO, thereby enhancing the reliability of
uses such as operational monitoring and decision making.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)システムを使用して下流のアプリケーション、特に意思決定に使用される場合には、信頼性の低い予測が発生する。
コンフォーマル予測は、その分布に関係なく、どんなデータセットにも適用可能な不確実性定量化のためのモデルに依存しないフレームワークを提供する。
他の画素レベルの不確実性定量化手法とは対照的に、コンフォメーション予測は基礎となるモデルやトレーニングデータセットへのアクセスを必要とせず、計算効率を維持しながら統計的に有効な情報予測領域を同時に提供する。
点予測とともに不確実性を報告する必要性が高まっているため、地球観測(EO)分野における整合予測の約束に注意を向ける。
これを実現するために、EOドメインにおける不確実性定量化の現状を評価し、レビューされたGoogle Earth Engine(GEE)データセットの20%に、信頼性の低い手法が組み込まれていることを発見した。
次に、既存のGEE予測モデリングワークフローにシームレスに統合されたモジュールを紹介し、Dynamic WorldとGlobal Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)データセットを含むグローバルスケールにまたがるデータセットに対するこれらのツールの適用例を示す。
これらのケーススタディは回帰と分類のタスクを含み、従来のワークフローとディープラーニングベースのワークフローの両方を特徴としている。
続いて、EOにおける共形予測の利用から生じる機会について論じる。
本発表では, コンフォメーション予測器の使い勝手の向上により, 厳密な不確実性定量化がEOで広く採用され, 運用監視や意思決定などの利用の信頼性の向上が期待できる。
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