Двошаровий Метод

Двошаровий метод - це інноваційний спосіб вирішення завдань машинного навчання, який поєднує переваги парадигми “Граціа” та моделей глибокого навчання. Цей метод було розроблено у 2019 році командою дослідників з Інституту інтеграційних наук та управління Університету Сеула, Республіка Корея.

Основна ідея методу полягає в тому, що дані поділяються на два шари: перший шар містить обмежену кількість кластерів – базових векторів, а другий – повну вибірку даних. Основна мета двошарового методу – розділити багатовимірні дані на шари таким чином, щоб базові вектори першого шару були пов'язані із кластерами високорозмірних даних, на яких вони були навчені. Таким чином, моделі прогнозування можна навчити на основі навчених базових векторів та кількох базових шарів (таких як лінійна модель або логістична регресія).

Особливість двошарового підходу полягає в його гнучкості та універсальності. Він може бути застосований до широкого кола завдань та добре працює з великими обсягами даних. Крім того, цей метод значно підвищує точність прогнозування, особливо у випадках, коли дані не є лінійно розділеними. Як правило, прогнозовані значення розраховують на основі попарного перетину координат базових векторів першої та другої шарів, внаслідок чого вдається виділити приховані кореляційні зв'язки між елементами даних.

Розглянемо приклади завдань, на вирішення яких можна використовувати двошаровий підхід: 1. Класифікація і прогнозування даних за результатами попередніх вимірів. У цьому випадку перший ступінь методу є класифікацією поточних вимірювань, другий же ступінь знаходить зв'язки між цими вимірами з урахуванням просторово-часової кореляції. 2. Передові методи лікування. Машинне навчання є потужним інструментом, що допомагає проводити передовий аналіз даних пацієнтів для лікування. Наприклад, у медицині можуть використовуватися такі інструменти, як граф сполук ліків визначення оптимальних комбінацій ліків при різних захворюваннях. Двошарові методи ефективно використовуються для персоналізованої медицини.

Переваги двошарової архітектури машинного навчання:

На відміну від методів глибокого навчання Граціа, які будують власні уявлення даних та абстракції простору замість того, щоб спиратися на вже існуючий досвід, двошарова архітектура забезпечує прив'язку до існуючого досвіду, вже вбудованого в систему, метод сам по собі набагато простіше глибокого навчання, тобто . менш складний в експлуатації, має набагато нижчу обчислювальну складність і меншу обчислювальну потребу (і, отже, витрачає менше обчислювальних ресурсів на його побудову) і все ще здатний досягти дуже хороших результатів у завданнях прогнозування. Було виявлено, що за відсутності точних початкових гіпотез двошарові моделі зазвичай працюють краще за альтернативні методи, навіть за відсутності попередніх знань про структуру відповідної області. Невеликі відмінності початкової конфігурації, ймовірно, вказують,