機械学習による海洋観測データの良否分類に向けた初期検討

抄録

海洋観測システム「アルゴ」で自動観測された海洋データは，汚濁物質の付着や経時変化などの影響で，エラーが含まれることがある．現状では，最終的に専門技術者が目視でエラーを確認しているが，技術者によるエラー補正を行えない国もある．本研究では，機械学習を用いたエラーの自動的な検出および補正を行える方式の構築の前段階として，機械学習のモデルや素性の設計に関する有用な知見を得るため，対象データの分析を行う．