Data preparation for machine learning in rock engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digitalization in rock engineering has resulted in significant technological advancements and the increasing use of machine learning techniques. As rock engineering transitions into becoming more data-driven, machine learning can help rock engineers improve the efficiency and utilization of large data sets in the design process. While machine learning is a powerful tool, the success of machine learning algorithms is intrinsically related to the quality and quantity of data available. It is commonly accepted that machine learning algorithms that are trained on poor quality data will result in poor and inaccurate (i.e. highly subjective) results. To limit the human factors that result from using data that represent qualitative assessments rather than objective measurements of physical properties, it is imperative to improve the data analysis and preparation/labelling process. Data preparation is especially important when applying machine learning to rock engineering problems due to the inductive and empirical nature of the design process as a result of the inherent variability of geological materials. Despite data preparation accounting for more than half of the machine learning process, there is limited research on data preparation for machine learning in rock engineering. This paper aims to fill this gap by providing a set of guidelines on the necessary data preparation steps for applying machine learning to rock engineering problems, thereby helping rock engineers improve the performance of their machine learning models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».