論文の概要: Beyond development: Challenges in deploying machine learning models for structural engineering applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12544v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 23:40:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 16:34:43.293982
• Title: Beyond development: Challenges in deploying machine learning models for structural engineering applications
• Title（参考訳）: 開発を超えて - 構造工学アプリケーションのための機械学習モデルをデプロイする上での課題
• Authors: Mohsen Zaker Esteghamati, Brennan Bean, Henry V. Burton, M. Z. Naser,
• Abstract要約: 本稿では,2つの具体例を通して,デプロイメントに適した機械学習モデルを開発する上での課題について述べる。 様々な落とし穴の中で、提示された議論は、モデルの過度な適合と過小評価、トレーニングデータ代表性、変数の欠落バイアス、およびクロスバリデーションに焦点を当てている。 その結果、適応サンプリングによる厳密なモデル検証手法の実装の重要性、注意深い物理インフォームド特徴選択、モデルの複雑さと一般化可能性の両方について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6415688445750383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML)-based solutions are rapidly changing the landscape of many fields, including structural engineering. Despite their promising performance, these approaches are usually only demonstrated as proof-of-concept in structural engineering, and are rarely deployed for real-world applications. This paper aims to illustrate the challenges of developing ML models suitable for deployment through two illustrative examples. Among various pitfalls, the presented discussion focuses on model overfitting and underspecification, training data representativeness, variable omission bias, and cross-validation. The results highlight the importance of implementing rigorous model validation techniques through adaptive sampling, careful physics-informed feature selection, and considerations of both model complexity and generalizability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)ベースのソリューションは、構造工学を含む多くの分野のランドスケープを急速に変化させています。 期待できる性能にもかかわらず、これらのアプローチは通常、構造工学における概念実証としてのみ実証され、現実世界のアプリケーションにデプロイされることは滅多にない。 本稿では,2つの具体例を通して,デプロイメントに適したMLモデルを開発する上での課題について述べる。 様々な落とし穴の中で、提示された議論は、モデルの過度な適合と過小評価、トレーニングデータ代表性、変数の欠落バイアス、およびクロスバリデーションに焦点を当てている。 その結果,適応サンプリングによる厳密なモデル検証手法の実装の重要性,物理インフォームド特徴選択の注意,モデルの複雑さと一般化可能性の両面について考察した。

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