環境データサイエンス：イントロダクション

環境データサイエンス：イントロダクション

環境データを扱うための例、課題、展望

人間の生活は環境と深く関わり合っています。現在の地質学的な時代である人新世（アントロポセン）において、私たちは温室効果ガスや化学物質、広がるインフラ、農業を通じて環境を形成しています。

データサイエンティストにとって、トピックとの相互作用をする自然な方法は、利用可能なデータとその潜在能力を見ることです。環境データサイエンスの分野は比較的新しいですが、人気が高まっています。

気候変動の現れ、生物多様性の喪失、そして深海にまで達する汚染の増加は、私たちの環境に対する感受性を高めました。今日、持続可能性は政治的および非政府活動の主要な焦点であり、私たちの生計と環境の保存をどのように調和させるかという問題は緊急に取り組まれる必要があります。

気候変動AIイニシアチブは、主要な機械学習カンファレンスと連携し、環境データサイエンスのオープンソースジャーナルが立ち上がり、環境研究とデータサイエンスの交差点にある多数の大学院プログラムが設立されています（例：Imperial College London）。

• 「Langchainとは何ですか？そして、大規模言語モデルとは何ですか？」
• 「Apache CassandraとApache Pulsarを使用した製品推薦エンジンの構築」
• 「CassIO OpenAIに触発されたジェネラティブAIのための最高のライブラリ」

私の知る限り、環境データサイエンスに明確な定義はありません。このブログ投稿では、AIコンサルタントとしての経験に基づき、私の環境データサイエンスの経験を共有します。まず、環境データサイエンスの多様性を以下の3つの例で説明します：

1. 生物圏モニタリング（分類）
2. 大気汚染予測（時系列）
3. 洪水被害要因（特徴の重要性）

次に、環境データに関連するデータの希少性、品質、複雑さに関連する課題について議論します。環境データは、機械学習の他の分野で遭遇するデータとは異なりますので、これらの課題がどのように対処できるかについての私の見解を提供します。

最後に、環境データを活用し、データサイエンスと機械学習の力を成長する需要と組み合わせる場合に見える展望について概説します…

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