由于更高的维度和困难的班级,机器学习应用中的可用数据变得越来越复杂。根据类重叠,可分离或边界形状,以及组形态,存在各种各样的方法来测量标记数据的复杂性。许多技术可以转换数据才能找到更好的功能,但很少专注于具体降低数据复杂性。大多数数据转换方法主要是治疗维度方面,撇开类标签中的可用信息,当类别在某种方式复杂时,可以有用。本文提出了一种基于AutoEncoder的复杂性减少方法,使用类标签来告知损耗函数关于所生成的变量的充分性。这导致了三个不同的新功能学习者,得分手,斯卡尔和切片机。它们基于Fisher的判别比率,Kullback-Leibler发散和最小二乘支持向量机。它们可以作为二进制分类问题应用作为预处理阶段。跨越27个数据集和一系列复杂性和分类指标的彻底实验表明,课堂上通知的AutoEncoders执行优于4个其他流行的无监督功能提取技术,特别是当最终目标使用数据进行分类任务时。
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这是一门专门针对STEM学生开发的介绍性机器学习课程。我们的目标是为有兴趣的读者提供基础知识,以在自己的项目中使用机器学习,并将自己熟悉术语作为进一步阅读相关文献的基础。在这些讲义中,我们讨论受监督,无监督和强化学习。注释从没有神经网络的机器学习方法的说明开始,例如原理分析,T-SNE,聚类以及线性回归和线性分类器。我们继续介绍基本和先进的神经网络结构,例如密集的进料和常规神经网络,经常性的神经网络,受限的玻尔兹曼机器,(变性)自动编码器,生成的对抗性网络。讨论了潜在空间表示的解释性问题,并使用梦和对抗性攻击的例子。最后一部分致力于加强学习,我们在其中介绍了价值功能和政策学习的基本概念。
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The success of machine learning algorithms generally depends on data representation, and we hypothesize that this is because different representations can entangle and hide more or less the different explanatory factors of variation behind the data. Although specific domain knowledge can be used to help design representations, learning with generic priors can also be used, and the quest for AI is motivating the design of more powerful representation-learning algorithms implementing such priors. This paper reviews recent work in the area of unsupervised feature learning and deep learning, covering advances in probabilistic models, auto-encoders, manifold learning, and deep networks. This motivates longer-term unanswered questions about the appropriate objectives for learning good representations, for computing representations (i.e., inference), and the geometrical connections between representation learning, density estimation and manifold learning.
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机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布(OOD)样本,因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性,该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性,检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止,一些研究领域解决了检测陌生样本的问题,包括异常检测,新颖性检测,一级学习,开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念,但分别分布,开放式检测和异常检测已被独立研究。因此,这些研究途径尚未交叉授粉,创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法,但它们似乎仅关注特定领域,而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时,对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益,并协同发展未来的方法。此外,据我们所知,虽然进行异常检测或单级学习进行了调查,但没有关于分布外检测的全面或最新的调查,我们的调查可广泛涵盖。最后,有了统一的跨域视角,我们讨论并阐明了未来的研究线,打算将这些领域更加紧密地融为一体。
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The accuracy of k-nearest neighbor (kNN) classification depends significantly on the metric used to compute distances between different examples. In this paper, we show how to learn a Mahalanobis distance metric for kNN classification from labeled examples. The Mahalanobis metric can equivalently be viewed as a global linear transformation of the input space that precedes kNN classification using Euclidean distances. In our approach, the metric is trained with the goal that the k-nearest neighbors always belong to the same class while examples from different classes are separated by a large margin. As in support vector machines (SVMs), the margin criterion leads to a convex optimization based on the hinge loss. Unlike learning in SVMs, however, our approach requires no modification or extension for problems in multiway (as opposed to binary) classification. In our framework, the Mahalanobis distance metric is obtained as the solution to a semidefinite program. On several data sets of varying size and difficulty, we find that metrics trained in this way lead to significant improvements in kNN classification. Sometimes these results can be further improved by clustering the training examples and learning an individual metric within each cluster. We show how to learn and combine these local metrics in a globally integrated manner.
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无论是在功能选择的领域还是可解释的AI领域,都有基于其重要性的“排名”功能的愿望。然后可以将这种功能重要的排名用于:(1)减少数据集大小或(2)解释机器学习模型。但是,在文献中,这种特征排名没有以系统的,一致的方式评估。许多论文都有不同的方式来争论哪些具有重要性排名最佳的特征。本文通过提出一种新的评估方法来填补这一空白。通过使用合成数据集,可以事先知道特征重要性得分,从而可以进行更系统的评估。为了促进使用新方法的大规模实验,在Python建造了一个名为FSEVAL的基准测定框架。该框架允许并行运行实验,并在HPC系统上的计算机上分布。通过与名为“权重和偏见”的在线平台集成,可以在实时仪表板上进行交互探索图表。该软件作为开源软件发布,并在PYPI平台上以包裹发行。该研究结束时,探索了一个这样的大规模实验,以在许多方面找到参与算法的优势和劣势。
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最近有一项激烈的活动在嵌入非常高维和非线性数据结构的嵌入中,其中大部分在数据科学和机器学习文献中。我们分四部分调查这项活动。在第一部分中,我们涵盖了非线性方法,例如主曲线,多维缩放,局部线性方法,ISOMAP,基于图形的方法和扩散映射,基于内核的方法和随机投影。第二部分与拓扑嵌入方法有关,特别是将拓扑特性映射到持久图和映射器算法中。具有巨大增长的另一种类型的数据集是非常高维网络数据。第三部分中考虑的任务是如何将此类数据嵌入中等维度的向量空间中,以使数据适合传统技术,例如群集和分类技术。可以说,这是算法机器学习方法与统计建模(所谓的随机块建模)之间的对比度。在论文中,我们讨论了两种方法的利弊。调查的最后一部分涉及嵌入$ \ mathbb {r}^ 2 $,即可视化中。提出了三种方法:基于第一部分,第二和第三部分中的方法,$ t $ -sne,UMAP和大节。在两个模拟数据集上进行了说明和比较。一个由嘈杂的ranunculoid曲线组成的三胞胎,另一个由随机块模型和两种类型的节点产生的复杂性的网络组成。
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Variable and feature selection have become the focus of much research in areas of application for which datasets with tens or hundreds of thousands of variables are available. These areas include text processing of internet documents, gene expression array analysis, and combinatorial chemistry. The objective of variable selection is three-fold: improving the prediction performance of the predictors, providing faster and more cost-effective predictors, and providing a better understanding of the underlying process that generated the data. The contributions of this special issue cover a wide range of aspects of such problems: providing a better definition of the objective function, feature construction, feature ranking, multivariate feature selection, efficient search methods, and feature validity assessment methods.
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我们描述了作为黑暗机器倡议和LES Houches 2019年物理学研讨会进行的数据挑战的结果。挑战的目标是使用无监督机器学习算法检测LHC新物理学的信号。首先,我们提出了如何实现异常分数以在LHC搜索中定义独立于模型的信号区域。我们定义并描述了一个大型基准数据集,由> 10亿美元的Muton-Proton碰撞,其中包含> 10亿美元的模拟LHC事件组成。然后,我们在数据挑战的背景下审查了各种异常检测和密度估计算法,我们在一组现实分析环境中测量了它们的性能。我们绘制了一些有用的结论,可以帮助开发无监督的新物理搜索在LHC的第三次运行期间,并为我们的基准数据集提供用于HTTPS://www.phenomldata.org的未来研究。重现分析的代码在https://github.com/bostdiek/darkmachines-unsupervisedChallenge提供。
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近年来,随着传感器和智能设备的广泛传播,物联网(IoT)系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中,必须经常处理,转换和分析大量数据,以实现各种物联网服务和功能。机器学习(ML)方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是,将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战,特别是有效的模型选择,设计/调整和更新,这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外,物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题,从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力,自动化机器学习(AUTOML)已成为一个流行的领域,旨在自动选择,构建,调整和更新机器学习模型,以在指定任务上实现最佳性能。在本文中,我们对Automl区域中模型选择,调整和更新过程中的现有方法进行了审查,以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法,在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后,我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。
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由于医疗保健是关键方面,健康保险已成为最大程度地减少医疗费用的重要计划。此后,由于保险的增加,医疗保健行业的欺诈活动大幅增加,欺诈行业已成为医疗费用上升的重要贡献者,尽管可以使用欺诈检测技术来减轻其影响。为了检测欺诈,使用机器学习技术。美国联邦政府的医疗补助和医疗保险服务中心(CMS)在本研究中使用“医疗保险D部分”保险索赔来开发欺诈检测系统。在类不平衡且高维的Medicare数据集中使用机器学习算法是一项艰巨的任务。为了紧凑此类挑战,目前的工作旨在在数据采样之后执行功能提取,然后应用各种分类算法,以获得更好的性能。特征提取是一种降低降低方法,该方法将属性转换为实际属性的线性或非线性组合,生成较小,更多样化的属性集,从而降低了尺寸。数据采样通常用于通过扩大少数族裔类的频率或降低多数类的频率以获得两种类别的出现数量大约相等的频率来解决类不平衡。通过标准性能指标评估所提出的方法。因此,为了有效地检测欺诈,本研究将自动编码器作为特征提取技术,合成少数族裔过采样技术(SMOTE)作为数据采样技术,以及各种基于决策树的分类器作为分类算法。实验结果表明,自动编码器的结合,然后在LightGBM分类器上获得SMOTE,取得了最佳的结果。
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冠状质量弹出(CME)是最地理化的空间天气现象,与大型地磁风暴有关,有可能引起电信,卫星网络中断,电网损失和故障的干扰。因此,考虑到这些风暴对人类活动的潜在影响,对CME的地理效果的准确预测至关重要。这项工作着重于在接近太阳CME的白光冠状动脉数据集中训练的不同机器学习方法,以估计这种新爆发的弹出是否有可能诱导地磁活动。我们使用逻辑回归,k-nearest邻居,支持向量机,向前的人工神经网络以及整体模型开发了二进制分类模型。目前,我们限制了我们的预测专门使用太阳能发作参数,以确保延长警告时间。我们讨论了这项任务的主要挑战,即我们数据集中的地理填充和无效事件的数量以及它们的众多相似之处以及可用变量数量有限的极端失衡。我们表明,即使在这种情况下,这些模型也可以达到足够的命中率。
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我们介绍了数据科学预测生命周期中各个阶段开发和采用自动化的技术和文化挑战的说明概述,从而将重点限制为使用结构化数据集的监督学习。此外,我们回顾了流行的开源Python工具,这些工具实施了针对自动化挑战的通用解决方案模式,并突出了我们认为进步仍然需要的差距。
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X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.
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超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实,即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中,我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道;确定最佳配置时,必须考虑其他指标或约束,从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现,因此通常在实践中被忽略。在这项工作中,我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识,并激励其在应用ML中的实用性。此外,我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性,考虑了诸如操作条件,预测时间,稀疏,公平,可解释性和鲁棒性之类的目标。
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大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中,潜在变量模型(LVM)及其对应物占主要份额,并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM(DLVM)。我们首先讨论经典LVM的定义,理论和应用,该定义和应用既是综合教程,又是对经典LVM的简短申请调查。然后,我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍,重点是其理论和模型体系结构,此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言,经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性,但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力,可以在复杂的场景中实现令人满意的性能,但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点,并探索非神经网络的举止以建立深层模型,我们提出了一个新颖的概念,称为“轻量级Deep LVM(LDLVM)”。在提出了这个新想法之后,该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵,然后提供了两个新颖的LDLVM,并详尽地描述了其原理,建筑和优点。最后,讨论了前景和机会,包括重要的开放问题和可能的研究方向。
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Label noise is an important issue in classification, with many potential negative consequences. For example, the accuracy of predictions may decrease, whereas the complexity of inferred models and the number of necessary training samples may increase. Many works in the literature have been devoted to the study of label noise and the development of techniques to deal with label noise. However, the field lacks a comprehensive survey on the different types of label noise, their consequences and the algorithms that consider label noise. This paper proposes to fill this gap. First, the definitions and sources of label noise are considered and a taxonomy of the types of label noise is proposed. Second, the potential consequences of label noise are discussed. Third, label noise-robust, label noise cleansing, and label noise-tolerant algorithms are reviewed. For each category of approaches, a short discussion is proposed to help the practitioner to choose the most suitable technique in its own particular field of application. Eventually, the design of experiments is also discussed, what may interest the researchers who would like to test their own algorithms. In this paper, label noise consists of mislabeled instances: no additional information is assumed to be available like e.g. confidences on labels.
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We explore an original strategy for building deep networks, based on stacking layers of denoising autoencoders which are trained locally to denoise corrupted versions of their inputs. The resulting algorithm is a straightforward variation on the stacking of ordinary autoencoders. It is however shown on a benchmark of classification problems to yield significantly lower classification error, thus bridging the performance gap with deep belief networks (DBN), and in several cases surpassing it. Higher level representations learnt in this purely unsupervised fashion also help boost the performance of subsequent SVM classifiers. Qualitative experiments show that, contrary to ordinary autoencoders, denoising autoencoders are able to learn Gabor-like edge detectors from natural image patches and larger stroke detectors from digit images. This work clearly establishes the value of using a denoising criterion as a tractable unsupervised objective to guide the learning of useful higher level representations.
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Transfer learning aims at improving the performance of target learners on target domains by transferring the knowledge contained in different but related source domains. In this way, the dependence on a large number of target domain data can be reduced for constructing target learners. Due to the wide application prospects, transfer learning has become a popular and promising area in machine learning. Although there are already some valuable and impressive surveys on transfer learning, these surveys introduce approaches in a relatively isolated way and lack the recent advances in transfer learning. Due to the rapid expansion of the transfer learning area, it is both necessary and challenging to comprehensively review the relevant studies. This survey attempts to connect and systematize the existing transfer learning researches, as well as to summarize and interpret the mechanisms and the strategies of transfer learning in a comprehensive way, which may help readers have a better understanding of the current research status and ideas. Unlike previous surveys, this survey paper reviews more than forty representative transfer learning approaches, especially homogeneous transfer learning approaches, from the perspectives of data and model. The applications of transfer learning are also briefly introduced. In order to show the performance of different transfer learning models, over twenty representative transfer learning models are used for experiments. The models are performed on three different datasets, i.e., Amazon Reviews, Reuters-21578, and Office-31. And the experimental results demonstrate the importance of selecting appropriate transfer learning models for different applications in practice.
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被动射频(RF)感测和对老年护理房屋的人类日常活动监测是一个新兴的话题。微多普勒雷达是一种吸引人的解决方案,考虑到它们的非侵入性,深渗透和高距离范围。尽管在真实情景中未标记或较差的活动的情况下,但是使用多普勒雷达数据的无监督活动识别尚未得到注意。本研究提出了使用多普勒流的人类活动监测的两个无监督特征提取方法。这些包括基于局部离散余弦变换(DCT)的特征提取方法和基于局部熵的特征提取方法。此外,对于多普勒雷达数据,首次采用了卷积变分性自动化器(CVAE)特征提取的新应用。将三种特征提取架构与先前使用的卷积AutoEncoder(CAE)和基于主成分分析(PCA)和2DPCA的线性特征提取进行比较。使用K-Means和K-METOIDS进行无监督的聚类。结果表明,与CAE,PCA和2DPCA相比,基于DCT的方法,基于熵的方法和CVAE特征的优越性,具有超过5 \%-20 \%的平均精度。关于计算时间,两个提出的方法明显比现有的CVAE快得多。此外,对于高维数据可视化,考虑了三种歧管学习技术。比较方法,以对原始数据的投影以及编码的CVAE特征进行比较。当应用于编码的CVAE特征时,所有三种方法都显示出改善的可视化能力。
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