Método de doble capa

El método de dos capas es una forma innovadora de resolver problemas de aprendizaje automático que combina las ventajas del paradigma de Gracia y los modelos de aprendizaje profundo. Este método fue desarrollado en 2019 por un equipo de investigadores del Instituto de Ciencias Integrativas y Gestión de la Universidad de Seúl, República de Corea.

La idea principal del método es que los datos se dividen en dos capas: la primera capa contiene un número limitado de grupos (vectores base) y la segunda, la muestra de datos completa. El objetivo principal del método de dos capas es dividir los datos de alta dimensión en capas de modo que los vectores base de la primera capa estén asociados con los grupos de datos de alta dimensión en los que fueron entrenados. Por lo tanto, los modelos de predicción se pueden entrenar basándose en vectores base entrenados y múltiples capas base (como un modelo lineal o regresión logística).

La peculiaridad del enfoque de dos capas es su flexibilidad y versatilidad. Se puede aplicar a una amplia gama de problemas y funciona bien con grandes cantidades de datos. Además, este método mejora significativamente la precisión de los pronósticos, especialmente en los casos en que los datos no son separables linealmente. Como regla general, los valores predichos se calculan en función de la intersección por pares de las coordenadas de los vectores base de la primera y segunda capa, como resultado de lo cual es posible identificar correlaciones ocultas entre los elementos de datos.

Veamos ejemplos de problemas para los que se puede utilizar un enfoque de dos capas: 1. Clasificación y predicción de datos basándose en los resultados de mediciones anteriores. En este caso, la primera etapa del método es una clasificación de las mediciones actuales, mientras que la segunda etapa encuentra conexiones entre estas mediciones, teniendo en cuenta la correlación espaciotemporal. 2. Métodos de tratamiento avanzados. El aprendizaje automático sirve como una herramienta poderosa para permitir el análisis avanzado de los datos del paciente para el tratamiento. Por ejemplo, en medicina, se pueden utilizar herramientas como un gráfico de compuestos farmacológicos para determinar combinaciones óptimas de fármacos para diferentes enfermedades. Los métodos de dos capas se utilizan eficazmente en la medicina personalizada.

Ventajas de una arquitectura de aprendizaje automático de dos capas:

A diferencia de los métodos de aprendizaje profundo de Grazia, que construyen sus propias representaciones de datos y abstracciones del espacio en lugar de depender de la experiencia existente, la arquitectura de dos capas proporciona un vínculo con la experiencia existente ya integrada en el sistema; el método en sí es mucho más simple que el aprendizaje profundo. , es decir. . menos complejo de operar, tiene una complejidad computacional mucho menor y menos necesidad computacional (y por lo tanto gasta menos recursos computacionales para construirlo) y aún es capaz de lograr muy buenos resultados en problemas de pronóstico. Se ha descubierto que, en ausencia de hipótesis iniciales precisas, los modelos de dos capas generalmente funcionan mejor que los métodos alternativos, incluso en ausencia de un conocimiento previo de la estructura de la región relevante. Pequeñas diferencias en la configuración inicial probablemente indican