論文の概要: Evaluating the method reproducibility of deep learning models in the biodiversity domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07550v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 11:19:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 19:46:01.981090
• Title: Evaluating the method reproducibility of deep learning models in the biodiversity domain
• Title（参考訳）: 生物多様性領域におけるディープラーニングモデルの再現性の評価
• Authors: Waqas Ahmed, Vamsi Krishna Kommineni, Birgitta König-Ries, Jitendra Gaikwad, Luiz Gadelha, Sheeba Samuel,
• Abstract要約: AIによる生物多様性研究の確立は、透明性の向上、結果の検証、生態学的発見の信頼性向上に不可欠である。 本研究では,3段階にわたる深層学習技術を用いた生物多様性関連出版物の評価手法を設計する。 本研究は,データセットが出版物の47%で共有されていることを示しているが,多くの出版物はディープラーニング手法に関する包括的情報を持っていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5937476291232802
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing biodiversity research by enabling advanced data analysis, species identification, and habitats monitoring, thereby enhancing conservation efforts. Ensuring reproducibility in AI-driven biodiversity research is crucial for fostering transparency, verifying results, and promoting the credibility of ecological findings.This study investigates the reproducibility of deep learning (DL) methods within the biodiversity domain. We design a methodology for evaluating the reproducibility of biodiversity-related publications that employ DL techniques across three stages. We define ten variables essential for method reproducibility, divided into four categories: resource requirements, methodological information, uncontrolled randomness, and statistical considerations. These categories subsequently serve as the basis for defining different levels of reproducibility. We manually extract the availability of these variables from a curated dataset comprising 61 publications identified using the keywords provided by biodiversity experts. Our study shows that the dataset is shared in 47% of the publications; however, a significant number of the publications lack comprehensive information on deep learning methods, including details regarding randomness.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、高度なデータ分析、種識別、生息地のモニタリングを可能にし、生物多様性の研究に革命をもたらしている。 生物多様性研究における再現性の確保は,生物多様性領域における深層学習(DL)手法の再現性について,透明性の向上,結果の検証,生態学的知見の信頼性の向上に不可欠である。 本稿では,3段階にわたるDL技術を用いた生物多様性関連出版物の再現性を評価する手法を設計する。 手法再現性に不可欠な10変数を,リソース要件,方法論情報,制御不能なランダム性,統計的考察の4つのカテゴリに分けて定義する。 これらのカテゴリはその後、異なる再現性のレベルを定義する基盤として機能する。 生物多様性の専門家によって提供されるキーワードを用いて識別された61の出版物からなるキュレートされたデータセットから,これらの変数を手動で抽出する。 本研究は,データセットが出版物の47%で共有されていることを示しているが,多くの出版物は,ランダム性に関する詳細を含むディープラーニング手法に関する包括的情報を欠いている。

関連論文リスト

• Domain adaptation in small-scale and heterogeneous biological datasets [0.0]
  生物研究におけるドメイン適応のメリットと課題について論じる。 計算生物学者のツールキットにドメイン適応技術を導入することについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T16:01:15Z)
• BioDiscoveryAgent: An AI Agent for Designing Genetic Perturbation Experiments [112.25067497985447]
  そこで,BioDiscoveryAgentを紹介した。このエージェントは,新しい実験を設計し,その結果の理由を明らかにし,仮説空間を効率的にナビゲートし,望ましい解に到達させる。 BioDiscoveryAgentは、機械学習モデルをトレーニングすることなく、新しい実験を独自に設計することができる。 6つのデータセットで関連する遺伝的摂動を予測することで、平均21%の改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T19:57:17Z)
• Understanding the Impact of Training Set Size on Animal Re-identification [36.37275024049744]
  本研究では,種特異的な特徴,特に個体内変異が,訓練データ要求に顕著な影響を及ぼすことを示す。 ローカル機能とエンド・ツー・エンドの学習ベースのアプローチの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T23:15:52Z)
• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。 これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。 以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z)
• Towards Biologically Plausible and Private Gene Expression Data Generation [47.72947816788821]
  差分プライバシー(DP)で訓練された生成モデルは、下流アプリケーションのための合成データの作成において、ますます顕著になりつつある。 しかし、既存の文献は主に基本的なベンチマークデータセットに焦点を当てており、基本的なメトリクスと比較的単純なデータ分布にのみ有望な結果を報告する傾向にある。 本研究では,DP生成モデルが自然応用シナリオにおいてどのように機能するかを系統的に分析し,実世界の遺伝子発現データに焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:39:11Z)
• Progress and Opportunities of Foundation Models in Bioinformatics [77.74411726471439]
  基礎モデル(FM)は、特に深層学習の領域において、計算生物学の新しい時代に定着した。 我々の焦点は、特定の生物学的問題にFMを応用することであり、研究ニーズに適切なFMを選択するために研究コミュニティを指導することを目的としています。 データノイズ、モデル説明可能性、潜在的なバイアスなど、生物学においてFMが直面する課題と限界を分析します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T02:29:17Z)
• DNA Sequence Classification with Compressors [0.0]
  本研究は,DNA配列解析に適した圧縮機を用いたパラメータフリー分類法を新たに導入する。 この手法は、精度の観点から現在の最先端と整合するだけでなく、従来の機械学習手法よりもリソース効率の良い代替手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:17:19Z)
• ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.24684071577211]
  研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。 まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。 次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T14:44:01Z)
• A Step Towards Worldwide Biodiversity Assessment: The BIOSCAN-1M Insect Dataset [18.211840156134784]
  本稿では,画像に基づく分類学的評価が可能なコンピュータビジョンモデルの訓練を目的とした,100万画像データセットを提案する。 このデータセットは魅力的な特徴も示しており、その研究はより広範な機械学習コミュニティにとって興味深いものとなるだろう。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T20:54:08Z)
• Conditionally Invariant Representation Learning for Disentangling Cellular Heterogeneity [25.488181126364186]
  本稿では,不必要な変数や乱れに条件付き不変な表現を学習するために,ドメインの可変性を活用する新しい手法を提案する。 単細胞ゲノム学におけるデータ統合など,生物の課題に対して本手法を適用した。 具体的には、提案手法は、対象のタスクと無関係なデータバイアスや興味の因果的説明から生物学的信号を解き放つのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T12:52:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。