Denna artikel ger en översikt över maskininlärning (ML) program i MyShake-en crowdsourcing globala smartphone seismiska nätverk. Algoritmer från klassificering, regression och klusterbildning används i MyShake-systemet för att ta itu med olika problem, såsom artificiella neurala nätverk (ANN) och konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att skilja jordbävningsrörelser, rumslig-temporala kluster med hjälp av densitet-baserade rumsliga kluster av tillämpningar med buller (DBSCAN) för att upptäcka jordbävningar från telefon aggregerad information, och slumpmässig skogsregression för att lära sig från befintliga fysik-baserade relationer. Utöver befintliga insatser presenterar denna artikel också en vision om ML:s roll i vissa nya riktningar och utmaningar. Med MyShake som exempel visar den här artikeln den lovande kombinationen av ML och seismologi.
REF beskrev de maskininlärningsalgoritmer som används i MyShake-systemet.
Machine Learning Aspects of the MyShake Global Smartphone Seismic Network
{'venue': None, 'journal': 'Seismological Research Letters', 'mag_field_of_study': ['Geology']}