Doppelschichtmethode

Die zweischichtige Methode ist eine innovative Methode zur Lösung maschineller Lernprobleme, die die Vorteile des Gracia-Paradigmas und Deep-Learning-Modelle kombiniert. Diese Methode wurde 2019 von einem Forscherteam des Instituts für Integrative Wissenschaften und Management der Universität Seoul, Republik Korea, entwickelt.

Die Hauptidee der Methode besteht darin, dass die Daten in zwei Schichten unterteilt werden: Die erste Schicht enthält eine begrenzte Anzahl von Clustern – Basisvektoren, und die zweite – die vollständige Datenprobe. Das Hauptziel der zweischichtigen Methode besteht darin, hochdimensionale Daten in Schichten zu unterteilen, sodass die Basisvektoren der ersten Schicht den hochdimensionalen Datenclustern zugeordnet sind, auf denen sie trainiert wurden. Somit können Vorhersagemodelle basierend auf trainierten Basisvektoren und mehreren Basisschichten (z. B. einem linearen Modell oder einer logistischen Regression) trainiert werden.

Die Besonderheit des zweischichtigen Ansatzes ist seine Flexibilität und Vielseitigkeit. Es kann auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden und funktioniert gut mit großen Datenmengen. Darüber hinaus verbessert diese Methode die Prognosegenauigkeit erheblich, insbesondere in Fällen, in denen die Daten nicht linear trennbar sind. In der Regel werden vorhergesagte Werte auf Basis des paarweisen Schnittpunkts der Koordinaten der Basisvektoren der ersten und zweiten Schicht berechnet, wodurch versteckte Korrelationen zwischen Datenelementen identifiziert werden können.

Schauen wir uns Beispiele für Probleme an, für die ein zweischichtiger Ansatz verwendet werden kann: 1. Klassifizierung und Vorhersage von Daten basierend auf den Ergebnissen früherer Messungen. Dabei handelt es sich in der ersten Stufe der Methode um eine Klassifizierung aktueller Messungen, während die zweite Stufe unter Berücksichtigung raumzeitlicher Korrelation Zusammenhänge zwischen diesen Messungen findet. 2. Fortgeschrittene Behandlungsmethoden. Maschinelles Lernen dient als leistungsstarkes Werkzeug, um eine erweiterte Analyse von Patientendaten für die Behandlung zu ermöglichen. Beispielsweise können in der Medizin Tools wie ein Medikamentenverbindungsdiagramm verwendet werden, um optimale Medikamentenkombinationen für verschiedene Krankheiten zu ermitteln. Zweischichtige Methoden werden effektiv für die personalisierte Medizin eingesetzt.

Vorteile einer zweischichtigen Machine-Learning-Architektur:

Im Gegensatz zu den Deep-Learning-Methoden von Grazia, die ihre eigenen Darstellungen von Daten und Raumabstraktionen erstellen, anstatt sich auf vorhandene Erfahrungen zu verlassen, stellt die zweischichtige Architektur eine Verbindung zu vorhandenen Erfahrungen her, die bereits in das System integriert sind. Die Methode selbst ist viel einfacher als Deep Learning , d.h. . Es ist weniger komplex in der Bedienung, weist eine viel geringere Rechenkomplexität und einen geringeren Rechenbedarf auf (und verbraucht daher weniger Rechenressourcen für seine Erstellung) und ist dennoch in der Lage, bei Prognoseproblemen sehr gute Ergebnisse zu erzielen. Es hat sich herausgestellt, dass Zweischichtmodelle in Ermangelung präziser Ausgangshypothesen im Allgemeinen besser abschneiden als alternative Methoden, selbst wenn keine Vorkenntnisse über die Struktur der relevanten Region vorliegen. Kleine Unterschiede in der Ausgangskonfiguration deuten wahrscheinlich darauf hin