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J-GLOBAL ID：202102252277041342   整理番号：21A0669747

MERRAMax:多変量データセットによる確率的収束への機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

MERRAMax: A machine learning approach to stochastic convergence with a multi-variate dataset

著者 (8件)： Carroll M.L. (NASA Goddard Space Flight Center) ,  Schnase J.L. (NASA Goddard Space Flight Center) ,  Gill R.L. (Arctic Slope Regional Corporation) ,  Tamkin G.S. (Arctic Slope Regional Corporation) ,  Li J. (Arctic Slope Regional Corporation) ,  Maxwell T.P. (Arctic Slope Regional Corporation) ,  Strong S.L. (Arctic Slope Regional Corporation) ,  Aronne M. (Arctic Slope Regional Corporation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGARSS  ページ： 2017-2020  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高エンドコンピューティングと機械学習アルゴリズムの組合せを用いて,種分布モデルにおける気候再解析データをインタロゲートするシステムを開発した。結果は,このシステムが種に関連する関心の鍵となる変数を同定し,関心のある種の分布の確率マップを生成するツールとして使用できることを示した。これは,疎な観測データを有する領域における統計的推論のための新しい道筋を開く。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気候 ,  統計的推定 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 種分布 ,  *多変量データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変量データ ,  確率 ,  収束 ,  機械学習