SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/303770"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/303770" > The Killer Shrimp I...

The Killer Shrimp Invasion Challenge on Kaggle: An online competition tackling the spread of invasive marine species through machine learning

Bumann, Adrian (författare)
Teigland, Robin (författare)
Germishuys, Jannes (författare)
visa fler...
Ziegler, Benedikt (författare)
Mattson, Martin (författare)
Olsson, Eddie (författare)
Rylander, Robert (författare)
Zhang, Yixin (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för tillämpad informationsteknologi (GU),Department of Applied Information Technology (GU)
Linders, Torsten, 1971 (författare)
Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för marina vetenskaper,Institutionen för geovetenskaper,Department of marine sciences,Department of Earth Sciences
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021
2021
Engelska.
Ingår i: International Conference on Marine Data and Information Systems (IMDIS) 2021.
  • Konferensbidrag (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The world faces numerous complex marine challenges, such as overfishing, the spread of invasive species, and rising sea levels. These challenges are interconnected with the 17 UN Sustainable Development Goals, and in particular Goal #14 - Life below water. A paradox for any action related to the ocean is that while there is an enormous lack of ocean data, there is also an abundance of online marine and geo data that could be used to develop solutions through the application of artificial intelligence (AI). Open innovation and crowdsourcing could be a solution to such complex problems; however, applying data science to solve marine challenges through these open strategies is limited. Responding to the above, Ocean Data Factory Sweden (ODF Sweden), a data-driven innovation consortium in Gothenburg, developed an online competition, The Killer Shrimp Invasion Challenge (Figure 1). The competition was launched on the data science competition platform, Kaggle, in the spring of 2020 to address the spread of the invasive Killer Shrimp through applying machine learning (ML) to online data. This paper will describe the Killer Shrimp use case, the launch of the Kaggle competition, competition results and reflections on this form of tackling marine challenges.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy