パフォーマンス

フォレストLiDAR – ダウンロード

光検出と測距（LIDAR）技術は、環境保護に不可欠なツールとなっています。Lidarは、レーザーを使用して対象物や表面を照準し、反射光が受信機に戻るまでの時間を計測する技術です。例えば、地球の表面の地域のコンピュータ化された3D表現を生成するために使用できます。その結果、生態学者や生物学者は、この技術を検出、分類、保全活動の最良のパートナーとして見出しました。しかし、この技術は、1平方メートルの分析に対して得られる数百万のポイントを処理するために、かなりの計算リソースを必要とします。すべてのポイントは分類され、セグメント化される必要があり、これらのデータを処理して読みやすく解釈可能な結果を生成するために使用できるさまざまな数学的および計算的手法があります。このデータセットには、3本の木のLIDAR表現が含まれています。すべてのポイントは、そのX、Y、Z座標で表されています。したがって、データセットには3つの入力変数（x、y、z）とターゲット（Tree）しかありません。

ターゲット: 木

データソース： CIFORおよびワーゲニンゲン大学

ライセンス： データファイル © CIFORおよびワーゲニンゲン大学

参考文献：

Gonzalez de Tanago, J, Lau, A, Bartholomeus, H, et al. (2018). 地上の大きな熱帯樹木のバイオマスを地上LiDARで推定。Methods Ecol Evol. 9: 223–234。 https://doi.org/10.1111/2041-210X.12904

ヒッグスボソン - ダウンロード

このデータセットには、機械学習の分類アルゴリズムのベンチマークタスクが含まれており、新しい理論的ヒッグスボソンが生成される信号プロセスと、同一の崩壊生成物を持ちながら異なる運動学的特徴を持つ背景プロセスを区別するように設計されています（Baldi P. et al, 2014）。データセットには以下の列が含まれています：ターゲット列（「Label」）はクラスラベル（信号は1、背景は0）です。28の特徴（21の低レベル特徴と7の高レベル特徴）があります：レプトンpT、レプトンエータ、レプトンファイ、欠損エネルギーの大きさ、欠損エネルギーのファイ、ジェット1 pt、ジェット1エータ、ジェット1ファイ、ジェット1 bタグ、ジェット2 pt、ジェット2エータ、ジェット2ファイ、ジェット2 bタグ、ジェット3 pt、ジェット3エータ、ジェット3ファイ、ジェット3 bタグ、ジェット4 pt、ジェット4エータ、ジェット4ファイ、ジェット4 bタグ、m_jj、m_jjj、m_lv、m_jlv、m_bb、m_wbb、m_wwbb。この列の詳細な説明はBaldi P. et al. 2014で見つけることができます。

ターゲット: ラベル

データソース: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/higgs

ライセンス： データファイル © ダニエル・ホワイトソン

参考文献：

バルディ, P., サドフスキー, P., & ホワイトソン, D. (2014). ディープラーニングを用いた高エネルギー物理学におけるエキゾチック粒子の探索. ネイチャー・コミュニケーションズ, 5(1), 1-9.

物理学の普遍的法則 - ダウンロード

現在、機械学習アルゴリズムは、複雑な方程式系を解くのではなく、データに基づいて物理の原則や支配方程式の発見を自動化するために使用されています。異なるサイズと質量の落下物体をモデル化するという古典的な問題に取り組むことで、自動化された物理発見のための最近のデータ駆動型手法によって管理しなければならないいくつかの難しい問題を特定することができます。私たちは、自動化された物理発見のために異なるサイズと質量の落下物体をモデル化するという古典的な問題に取り組むことを目指しています。理想化された球体に対する流体力に関する理論的研究は、広範な科学研究の歴史をもたらしました。重力と抗力を除けば、ボールの軌道はマグナス力や揚力によってそのスピンにより修正され、これは抗力に直交して作用します。落下するボールが生み出す力に影響を与える可能性のある他の変数には、空気温度、風、標高、ボールの表面形状（de Silva et al. 2020）が含まれます。データセットの出典は、「データからの物理の発見：普遍的な法則と矛盾（de Silva et al. 2020）」という記事です。このデータセットには、ゴルフボール、野球ボール、テニスボール、青いバスケットボール、緑のバスケットボール、ウィッフルボール、黄色のウィッフルボール、オレンジのウィッフルボールの9種類の異なるボールに関する観察が含まれています。

ターゲット: 着陸時間

データソース： https://www.frontiersin.org/files/Articles/479363/frai-03-00025-HTML/image_m/frai-03-00025-t001.jpg

ライセンス： データ © シルバ、B. M.、ヒグドン、D. M.、ブラントン、S. L.、カッツ、J. N

参考文献：

de Silva, B. M., Higdon, D. M., Brunton, S. L., & Kutz, J. N. (2020). データからの物理学の発見：普遍的な法則と不一致。人工知能の最前線、3、25。 https://doi.org/10.3389/frai.2020.00025

テレコ チャーン - ダウンロード

顧客のチャーン（顧客離れとも呼ばれる）とは、特定の期間内に企業の製品やサービスの使用を停止する顧客の割合を指します。顧客のチャーンは、テレコ会社にとって重要な指標であり、顧客のチャーンは財務的な影響を及ぼす可能性があります。テレコ会社は通常、ネットワークやインフラの構築・維持にかかる高い固定費を持っており、これらのコストは大規模な顧客基盤に分散される必要があります。顧客のチャーン率が高いと、全体の顧客数の減少につながり、固定費をカバーすることが難しくなる可能性があります。これが最終的には利益の減少につながることがあります。顧客のチャーン率を追跡することで、テレコ会社は顧客行動のトレンドやパターンを特定し、リテンションを改善し、チャーン率を減少させるための手段を講じることができます。これには、より競争力のある価格設定、顧客サービスの改善、または顧客にとって魅力的な新製品やサービスの導入が含まれる場合があります。

ターゲット: 解約

データソース： データセットはIBMビジネスアナリティクスコミュニティから適応されています（https://community.ibm.com/community/user/businessanalytics/blogs/steven-macko/2019/07/11/telco-customer-churn-1113).

ライセンス： データファイル © IBM

天気データ - ダウンロード

天気を予測することは、さまざまな理由からコミュニティにとって重要です。まず第一に、正確な天気予報は、人々がハリケーン、洪水、雪嵐などの極端な気象イベントに備えることを可能にし、安全を確保するのに役立ちます。たとえば、コミュニティが大きな嵐が来ることを知っている場合、彼らは家を安全に保つための手段を講じ、必要に応じて避難し、物資を備蓄することができます。安全面の懸念に加えて、正確な天気予報は経済的な理由でも重要です。多くの企業や産業は天候の影響を受けており、彼らは運営を計画し、情報に基づいた意思決定を行うために正確な予報に依存しています。たとえば、農家は作物を植えたり収穫したりする時期を決定するために天気を知る必要があり、建設会社は作業スケジュールを計画するために気温が高いか低いかを知る必要があります。最後に、正確な天気予報は日常生活にとって重要です。人々は屋外活動を計画し、何を着るか、どのように移動するかを決定することができます。また、悪天候は人々の気分や健康に影響を与える可能性があるため、人々の気分や幸福感にも影響を与える可能性があります。

ターゲット: 天気

データソース： 2012-2017年の歴史的時間別天気データから適応されています（https://www.kaggle.com/datasets/selfishgene/historical-hourly-weather-data?select=pressure.csv).

ライセンス： このデータセットはオープンデータベースライセンスの下で提供されています: http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/. データベースの個々のコンテンツに関する権利は、データベースコンテンツライセンスの下でライセンスされています： http://opendatacommons.org/licenses/dbcl/1.0/