論文の概要: Multivariate Temporal Regression at Scale: A Three-Pillar Framework Combining ML, XAI, and NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02151v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 19:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.921183
• Title: Multivariate Temporal Regression at Scale: A Three-Pillar Framework Combining ML, XAI, and NLP
• Title（参考訳）: スケールにおける多変量時間回帰:ML, XAI, NLPを組み合わせた3ピラーフレームワーク
• Authors: Jiztom Kavalakkatt Francis, Matthew J Darr,
• Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)、説明可能なAI(XAI)、自然言語処理(NLP)を統合することで、時間データにおける実行可能な関係の発見を加速する新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,ML駆動プルーニングを用いて,低品質サンプルの識別と緩和,重要な特徴の相互作用を検証するためのXAIベースの解釈可能性,将来的なコンテキスト検証のためのNLPを組み合わせ,動作可能な洞察を明らかにするのに必要な時間を40～60%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.331812695405053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel framework that accelerates the discovery of actionable relationships in high-dimensional temporal data by integrating machine learning (ML), explainable AI (XAI), and natural language processing (NLP) to enhance data quality and streamline workflows. Traditional methods often fail to recognize complex temporal relationships, leading to noisy, redundant, or biased datasets. Our approach combines ML-driven pruning to identify and mitigate low-quality samples, XAI-based interpretability to validate critical feature interactions, and NLP for future contextual validation, reducing the time required to uncover actionable insights by 40-60%. Evaluated on real-world agricultural and synthetic datasets, the framework significantly improves performance metrics (e.g., MSE, R2, MAE) and computational efficiency, with hardware-agnostic scalability across diverse platforms. While long-term real-world impacts (e.g., cost savings, sustainability gains) are pending, this methodology provides an immediate pathway to accelerate data-centric AI in dynamic domains like agriculture and energy, enabling faster iteration cycles for domain experts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習(ML)、説明可能なAI(XAI)、自然言語処理(NLP)を統合することで、高次元時間データにおける実行可能な関係の発見を加速する新しいフレームワークを提案する。 従来の手法は複雑な時間的関係を認識できないことが多く、ノイズ、冗長、偏りのあるデータセットにつながる。 提案手法では,ML駆動プルーニングを用いて,低品質サンプルの識別と緩和,重要な特徴の相互作用を検証するためのXAIベースの解釈可能性,将来的なコンテキスト検証のためのNLPを組み合わせ,動作可能な洞察を明らかにするのに必要な時間を40～60%削減する。 実世界の農業および合成データセットに基づいて評価されたこのフレームワークは、様々なプラットフォームにわたるハードウェアに依存しないスケーラビリティにより、パフォーマンスメトリクス(例えば、MSE、R2、MAE)と計算効率を大幅に改善する。 この方法論は、農業やエネルギーといった動的ドメインにおいて、データ中心のAIを加速するための直接的な経路を提供するもので、ドメインの専門家にとってより速いイテレーションサイクルを可能にする。

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