Machine learning in marine ecology: an overview of techniques and applications
Rubbens, Peter | Brodie, Stephanie | Cordier, Tristan | Destro Barcellos, Diogo | Devos, Paul | Fernandes-Salvador, Jose, A | Fincham, Jennifer, I | Gomes, Alessandra | Handegard, Nils, Olav | Howell, Kerry | Jamet, Cédric | Kartveit, Kyrre, Heldal | Moustahfid, Hassan | Parcerisas, Clea | Politikos, Dimitris | Sauzède, Raphaëlle | Sokolova, Maria | Uusitalo, Laura | van den Bulcke, Laure | van Helmond, Aloysius, T M | Watson, Jordan, T | Welch, Heather | Beltran-Perez, Oscar | Chaffron, Samuel | Greenberg, David, S | Kühn, Bernhard | Kiko, Rainer | Lo, Madiop | Lopes, Rubens, M | Möller, Klas, Ove | Michaels, William | Pala, Ahmet | Romagnan, Jean-Baptiste | Schuchert, Pia | Seydi, Vahid | Villasante, Sebastian | Malde, Ketil | Irisson, Jean-Olivier | Flanders Marine Institute (VLIZ) | University of California [Santa Cruz] (UC Santa Cruz) ; University of California (UC) | Institute of Marine Sciences, Long Marine Laboratory ; University of California [Santa Cruz] (UC Santa Cruz) ; University of California (UC)-University of California (UC) | Université de Genève = University of Geneva (UNIGE) | Norwegian Research Center (NORCE) | Universidade de São Paulo = University of São Paulo (USP) | Universiteit Gent = Ghent University = Université de Gand (UGENT) | AZTI - Centro de Investigación Marina y Alimentaria | Centre for Environment, Fisheries and Aquaculture Science [Lowestoft] (CEFAS) | Institute of Marine Research [Bergen] (IMR) ; University of Bergen (UiB) | Plymouth University | Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences (LOG) - UMR 8187 (LOG) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Ile-de-France]) | Université du Littoral Côte d'Opale (ULCO) | National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) | Hellenic Centre for Marine Research (HCMR) | Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) ; Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) | Wageningen University and Research [Wageningen] (WUR) | Finnish Environment Institute (SYKE) | Natural Resources Institute Finland (LUKE) | University of Hawai‘i [Mānoa] (UHM) | Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde (IOW) | Combinatoire et Bioinformatique (LS2N - équipe COMBI) ; Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) ; 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International audience
Показать больше [+] Меньше [-]Английский. Machine learning covers a large set of algorithms that can be trained to identify patterns in data. Thanks to the increase in the amount of data and computing power available, it has become pervasive across scientific disciplines. We first highlight why machine learning is needed in marine ecology. Then we provide a quick primer on machine learning techniques and vocabulary. We built a database of ∼1000 publications that implement such techniques to analyse marine ecology data. For various data types (images, optical spectra, acoustics, omics, geolocations, biogeochemical profiles, and satellite imagery), we present a historical perspective on applications that proved influential, can serve as templates for new work, or represent the diversity of approaches. Then, we illustrate how machine learning can be used to better understand ecological systems, by combining various sources of marine data. Through this coverage of the literature, we demonstrate an increase in the proportion of marine ecology studies that use machine learning, the pervasiveness of images as a data source, the dominance of machine learning for classification-type problems, and a shift towards deep learning for all data types. This overview is meant to guide researchers who wish to apply machine learning methods to their marine datasets.
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Библиографическая информация
Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique