論文の概要: Unsupervised Machine Learning for Scientific Discovery: Workflow and Best Practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04553v1
- Date: Thu, 05 Jun 2025 01:58:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.48512
- Title: Unsupervised Machine Learning for Scientific Discovery: Workflow and Best Practices
- Title（参考訳）: 科学的発見のための教師なし機械学習:ワークフローとベストプラクティス
- Authors: Andersen Chang, Tiffany M. Tang, Tarek M. Zikry, Genevera I. Allen,
- Abstract要約: 教師なし機械学習は、気候科学、生物医学、天文学、化学などの重要な領域におけるデータ駆動的な発見に広く用いられている。
広く利用されているにもかかわらず、信頼できる再現可能な科学的発見を行うための教師なし学習の標準化が欠如している。
我々は、有効な科学的質問の定式化、堅牢なデータ準備と探索の実行、様々なモデリング手法の使用、教師なしの学習結論の安定性と一般化性の評価による厳密な検証、再現可能な科学的発見を保証するための効果的なコミュニケーションと結果の文書化の促進から始まるベストプラクティスを強調し、議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6498278084317715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised machine learning is widely used to mine large, unlabeled datasets to make data-driven discoveries in critical domains such as climate science, biomedicine, astronomy, chemistry, and more. However, despite its widespread utilization, there is a lack of standardization in unsupervised learning workflows for making reliable and reproducible scientific discoveries. In this paper, we present a structured workflow for using unsupervised learning techniques in science. We highlight and discuss best practices starting with formulating validatable scientific questions, conducting robust data preparation and exploration, using a range of modeling techniques, performing rigorous validation by evaluating the stability and generalizability of unsupervised learning conclusions, and promoting effective communication and documentation of results to ensure reproducible scientific discoveries. To illustrate our proposed workflow, we present a case study from astronomy, seeking to refine globular clusters of Milky Way stars based upon their chemical composition. Our case study highlights the importance of validation and illustrates how the benefits of a carefully-designed workflow for unsupervised learning can advance scientific discovery.
- Abstract（参考訳）: 教師なし機械学習は、大規模でラベルのないデータセットをマイニングし、気候科学、生物医学、天文学、化学などの重要な領域でデータ駆動的な発見を行うために広く利用されている。
しかし、広く利用されているにもかかわらず、信頼できる再現可能な科学的発見を行うための教師なし学習ワークフローの標準化が欠如している。
本稿では,教師なし学習手法を科学に活用するための構造化ワークフローを提案する。
我々は、有効な科学的質問の定式化、堅牢なデータ準備と探索の実行、様々なモデリング手法の使用、教師なしの学習結論の安定性と一般化性の評価による厳密な検証、再現可能な科学的発見を保証するための効果的なコミュニケーションと結果の文書化の促進から始まるベストプラクティスを強調し、議論する。
提案するワークフローを説明するために、銀河系星団の化学組成に基づいて、球状星団を洗練させようとする天文学のケーススタディを提案する。
ケーススタディでは、検証の重要性を強調し、教師なし学習における慎重に設計されたワークフローの利点が科学的発見をいかに進めるかを示す。
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