Metodo a doppio strato

Il metodo a due livelli è un modo innovativo per risolvere problemi di machine learning che combina i vantaggi del paradigma Gracia e dei modelli di deep learning. Questo metodo è stato sviluppato nel 2019 da un team di ricercatori dell'Istituto di scienze integrative e gestione dell'Università di Seoul, Repubblica di Corea.

L'idea principale del metodo è che i dati sono divisi in due strati: il primo strato contiene un numero limitato di cluster - vettori di base, e il secondo - il campione di dati completo. L'obiettivo principale del metodo a due strati è suddividere i dati ad alta dimensionalità in strati in modo tale che i vettori di base del primo strato siano associati ai cluster di dati ad alta dimensionalità su cui sono stati addestrati. Pertanto, i modelli di previsione possono essere addestrati sulla base di vettori di base addestrati e di più livelli di base (come un modello lineare o una regressione logistica).

La peculiarità dell'approccio a due livelli è la sua flessibilità e versatilità. Può essere applicato a un'ampia gamma di problemi e funziona bene con grandi quantità di dati. Inoltre, questo metodo migliora significativamente la precisione delle previsioni, soprattutto nei casi in cui i dati non sono separabili linearmente. Di norma, i valori previsti vengono calcolati in base all'intersezione a coppie delle coordinate dei vettori di base del primo e del secondo strato, a seguito della quale è possibile identificare correlazioni nascoste tra gli elementi di dati.

Diamo un'occhiata ad esempi di problemi per i quali può essere utilizzato un approccio a due livelli: 1. Classificazione e previsione dei dati in base ai risultati delle misurazioni precedenti. In questo caso, la prima fase del metodo è una classificazione delle misurazioni attuali, mentre la seconda fase trova le connessioni tra queste misurazioni, tenendo conto della correlazione spaziotemporale. 2. Metodi di trattamento avanzati. L’apprendimento automatico costituisce un potente strumento per consentire l’analisi avanzata dei dati dei pazienti per il trattamento. Ad esempio, in medicina, strumenti come il grafico dei composti farmaceutici possono essere utilizzati per determinare combinazioni di farmaci ottimali per diverse malattie. I metodi a due strati sono effettivamente utilizzati per la medicina personalizzata.

Vantaggi di un'architettura di machine learning a due livelli:

A differenza dei metodi di deep learning di Grazia, che costruiscono le proprie rappresentazioni di dati e astrazioni dello spazio invece di fare affidamento sull'esperienza esistente, l'architettura a due livelli fornisce un collegamento all'esperienza esistente già integrata nel sistema, il metodo stesso è molto più semplice del deep learning , cioè. . meno complesso da gestire, ha una complessità computazionale molto inferiore e minori requisiti computazionali (e quindi spende meno risorse computazionali per costruirlo), ed è ancora in grado di ottenere ottimi risultati nella previsione dei problemi. Si è riscontrato che in assenza di ipotesi iniziali precise, i modelli a due strati generalmente funzionano meglio dei metodi alternativi, anche in assenza di una conoscenza preliminare della struttura della regione interessata. Piccole differenze nella configurazione iniziale probabilmente indicano