Metode Lapisan Ganda

Metode dua lapis merupakan cara inovatif untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin yang menggabungkan keunggulan paradigma Gracia dan model pembelajaran mendalam. Metode ini dikembangkan pada tahun 2019 oleh tim peneliti dari Institute of Integrative Sciences and Management University of Seoul, Republik Korea.

Ide utama dari metode ini adalah bahwa data dibagi menjadi dua lapisan: lapisan pertama berisi sejumlah cluster - vektor dasar, dan yang kedua - sampel data lengkap. Tujuan utama dari metode dua lapisan adalah untuk mempartisi data berdimensi tinggi ke dalam lapisan sedemikian rupa sehingga vektor dasar dari lapisan pertama dikaitkan dengan cluster data berdimensi tinggi tempat data tersebut dilatih. Dengan demikian, model prediksi dapat dilatih berdasarkan vektor dasar yang dilatih dan beberapa lapisan dasar (seperti model linier atau regresi logistik).

Keunikan pendekatan dua lapis adalah fleksibilitas dan keserbagunaannya. Ini dapat diterapkan pada berbagai masalah dan bekerja dengan baik dengan data dalam jumlah besar. Selain itu, metode ini secara signifikan meningkatkan akurasi peramalan, terutama dalam kasus dimana data tidak dapat dipisahkan secara linier. Sebagai aturan, nilai prediksi dihitung berdasarkan perpotongan berpasangan dari koordinat vektor dasar lapisan pertama dan kedua, sehingga korelasi tersembunyi antara elemen data dapat diidentifikasi.

Mari kita lihat contoh permasalahan yang dapat digunakan pendekatan dua lapis: 1. Klasifikasi dan prediksi data berdasarkan hasil pengukuran sebelumnya. Dalam hal ini, metode tahap pertama adalah klasifikasi pengukuran arus, sedangkan tahap kedua menemukan hubungan antara pengukuran tersebut, dengan mempertimbangkan korelasi spatiotemporal. 2. Metode pengobatan tingkat lanjut. Pembelajaran mesin berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk memungkinkan analisis lanjutan terhadap data pasien untuk pengobatan. Misalnya, dalam bidang kedokteran, alat seperti grafik senyawa obat dapat digunakan untuk menentukan kombinasi obat yang optimal untuk berbagai penyakit. Metode dua lapis efektif digunakan untuk pengobatan yang dipersonalisasi.

Keuntungan arsitektur pembelajaran mesin dua lapis:

Berbeda dengan metode pembelajaran mendalam Grazia, yang membangun representasi data dan abstraksi ruangnya sendiri alih-alih mengandalkan pengalaman yang sudah ada, arsitektur dua lapis menyediakan tautan ke pengalaman yang sudah ada yang sudah ada di dalam sistem, metodenya sendiri jauh lebih sederhana daripada pembelajaran mendalam. , yaitu. tidak begitu rumit untuk dioperasikan, memiliki kompleksitas komputasi yang jauh lebih rendah dan kebutuhan komputasi yang lebih sedikit (sehingga menghabiskan lebih sedikit sumber daya komputasi untuk membangunnya), dan masih mampu mencapai hasil yang sangat baik dalam meramalkan masalah. Telah ditemukan bahwa tanpa adanya hipotesis awal yang tepat, model dua lapis umumnya memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan metode alternatif, bahkan tanpa adanya pengetahuan sebelumnya tentang struktur wilayah terkait. Perbedaan kecil dalam konfigurasi awal mungkin menunjukkan hal ini