論文の概要: Missing Data in Signal Processing and Machine Learning: Models, Methods and Modern Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01696v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 16:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.476112
• Title: Missing Data in Signal Processing and Machine Learning: Models, Methods and Modern Approaches
• Title（参考訳）: 信号処理と機械学習におけるデータの欠落 - モデル, 方法, 現代的アプローチ
• Authors: Alexandre Hippert-Ferrer, Aude Sportisse, Amirhossein Javaheri, Mohammed Nabil El Korso, Daniel P. Palomar,
• Abstract要約: このチュートリアルの目的は、信号処理(SP)と機械学習(ML)の実践者に、その質問に答えるための重要なツールを提供することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.431846265898486
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This tutorial aims to provide signal processing (SP) and machine learning (ML) practitioners with vital tools, in an accessible way, to answer the question: How to deal with missing data? There are many strategies to handle incomplete signals. In this paper, we propose to group these strategies based on three common tasks: i) missing-data imputation, ii) estimation with missing values and iii) prediction with missing values. We focus on methodological and experimental results through specific case studies on real-world applications. Promising and future research directions, including a better integration of informative missingness, are also discussed. We hope that the proposed conceptual framework and the presentation of recent missing-data problems related will encourage researchers of the SP and ML communities to develop original methods and to efficiently deal with new applications involving missing data.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルは、信号処理(SP)と機械学習(ML)の実践者に重要なツールを提供することを目的としている。 不完全な信号を扱うための多くの戦略がある。 本稿では,3つの共通課題に基づいて,これらの戦略をグループ化することを提案する。 i) 欠落データ計算 二 不足した値及び評価 三 値の不足による予測 実世界の応用に関する具体的なケーススタディを通じて,方法論的および実験的な結果に焦点をあてる。 情報不足のより良い統合を含む、予測と今後の研究方向性についても論じる。 提案する概念的枠組みと近年の欠落データ問題の提示により,SPおよびMLコミュニティの研究者がオリジナルの手法を開発し,欠落データに関わる新しいアプリケーションに効率的に対応できることを期待する。

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