Μέθοδος διπλής στρώσης

Η μέθοδος δύο επιπέδων είναι ένας καινοτόμος τρόπος επίλυσης προβλημάτων μηχανικής μάθησης που συνδυάζει τα πλεονεκτήματα του παραδείγματος Gracia και των μοντέλων βαθιάς μάθησης. Αυτή η μέθοδος αναπτύχθηκε το 2019 από μια ομάδα ερευνητών από το Ινστιτούτο Ολοκληρωτικών Επιστημών και Διοίκησης του Πανεπιστημίου της Σεούλ, Δημοκρατία της Κορέας.

Η κύρια ιδέα της μεθόδου είναι ότι τα δεδομένα χωρίζονται σε δύο επίπεδα: το πρώτο στρώμα περιέχει έναν περιορισμένο αριθμό συστάδων - διανύσματα βάσης και το δεύτερο - το πλήρες δείγμα δεδομένων. Ο κύριος στόχος της μεθόδου δύο επιπέδων είναι να χωρίσει δεδομένα υψηλών διαστάσεων σε επίπεδα έτσι ώστε τα διανύσματα βάσης του πρώτου στρώματος να συσχετίζονται με τα συμπλέγματα δεδομένων υψηλών διαστάσεων στα οποία εκπαιδεύτηκαν. Έτσι, τα μοντέλα πρόβλεψης μπορούν να εκπαιδευτούν με βάση εκπαιδευμένα διανύσματα βάσης και πολλαπλά επίπεδα βάσης (όπως ένα γραμμικό μοντέλο ή μια λογιστική παλινδρόμηση).

Η ιδιαιτερότητα της προσέγγισης δύο επιπέδων είναι η ευελιξία και η ευελιξία της. Μπορεί να εφαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων και λειτουργεί καλά με μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Επιπλέον, αυτή η μέθοδος βελτιώνει σημαντικά την ακρίβεια της πρόβλεψης, ειδικά σε περιπτώσεις όπου τα δεδομένα δεν είναι γραμμικά διαχωρισμένα. Κατά κανόνα, οι προβλεπόμενες τιμές υπολογίζονται με βάση την κατά ζεύγη τομή των συντεταγμένων των διανυσμάτων βάσης του πρώτου και του δεύτερου στρώματος, ως αποτέλεσμα των οποίων είναι δυνατός ο εντοπισμός κρυφών συσχετίσεων μεταξύ στοιχείων δεδομένων.

Ας δούμε παραδείγματα προβλημάτων για τα οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί προσέγγιση δύο επιπέδων: 1. Ταξινόμηση και πρόβλεψη δεδομένων με βάση τα αποτελέσματα προηγούμενων μετρήσεων. Στην περίπτωση αυτή, το πρώτο στάδιο της μεθόδου είναι μια ταξινόμηση των μετρήσεων ρεύματος, ενώ το δεύτερο στάδιο βρίσκει συνδέσεις μεταξύ αυτών των μετρήσεων, λαμβάνοντας υπόψη τη χωροχρονική συσχέτιση. 2. Προηγμένες μέθοδοι θεραπείας. Η μηχανική μάθηση χρησιμεύει ως ένα ισχυρό εργαλείο για την προηγμένη ανάλυση των δεδομένων ασθενών για θεραπεία. Για παράδειγμα, στην ιατρική, εργαλεία όπως ένα γράφημα ένωσης φαρμάκων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον προσδιορισμό των βέλτιστων συνδυασμών φαρμάκων για διαφορετικές ασθένειες. Οι μέθοδοι δύο επιπέδων χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά για εξατομικευμένη ιατρική.

Πλεονεκτήματα μιας αρχιτεκτονικής μηχανικής μάθησης δύο επιπέδων:

Σε αντίθεση με τις μεθόδους βαθιάς μάθησης του Grazia, οι οποίες δημιουργούν τις δικές τους αναπαραστάσεις δεδομένων και αφαιρέσεων του χώρου αντί να βασίζονται στην υπάρχουσα εμπειρία, η αρχιτεκτονική δύο επιπέδων παρέχει σύνδεση με την υπάρχουσα εμπειρία που είναι ήδη ενσωματωμένη στο σύστημα, η ίδια η μέθοδος είναι πολύ πιο απλή από τη βαθιά εκμάθηση , δηλ. λιγότερο περίπλοκο στη λειτουργία του, έχει πολύ μικρότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα και λιγότερες υπολογιστικές απαιτήσεις (και επομένως δαπανά λιγότερους υπολογιστικούς πόρους για την κατασκευή του) και εξακολουθεί να είναι σε θέση να επιτύχει πολύ καλά αποτελέσματα στα προβλήματα πρόβλεψης. Έχει βρεθεί ότι ελλείψει ακριβών αρχικών υποθέσεων, τα μοντέλα δύο επιπέδων γενικά αποδίδουν καλύτερα από τις εναλλακτικές μεθόδους, ακόμη και απουσία προηγούμενης γνώσης της δομής της σχετικής περιοχής. Μικρές διαφορές στην αρχική διαμόρφωση πιθανώς υποδεικνύουν