論文の概要: Self-supervised Pretraining and Transfer Learning Enable Flu and
COVID-19 Predictions in Small Mobile Sensing Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13607v1
- Date: Thu, 26 May 2022 20:23:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-05 07:43:32.385807
- Title: Self-supervised Pretraining and Transfer Learning Enable Flu and
COVID-19 Predictions in Small Mobile Sensing Datasets
- Title(参考訳): 小型モバイルセンシングデータセットにおけるインフルエンザとCOVID-19の予測を可能にする自己教師付き事前学習
- Authors: Mike A. Merrill and Tim Althoff
- Abstract要約: モバイルセンシングデータは、測定不可能な行動変化を定量化し、行動する、例外のない機会を提供する。
自然言語処理やコンピュータビジョンとは異なり、深層表現学習はこの領域に大きな影響を与えていない。
これは、非常に小さなデータセットを含む、行動の健康領域におけるユニークな課題によるものです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.50818746268231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detailed mobile sensing data from phones, watches, and fitness trackers offer
an unparalleled opportunity to quantify and act upon previously unmeasurable
behavioral changes in order to improve individual health and accelerate
responses to emerging diseases. Unlike in natural language processing and
computer vision, deep representation learning has yet to broadly impact this
domain, in which the vast majority of research and clinical applications still
rely on manually defined features and boosted tree models or even forgo
predictive modeling altogether due to insufficient accuracy. This is due to
unique challenges in the behavioral health domain, including very small
datasets (~10^1 participants), which frequently contain missing data, consist
of long time series with critical long-range dependencies (length>10^4), and
extreme class imbalances (>10^3:1).
- Abstract(参考訳): 携帯電話、時計、フィットネストラッカーからの詳細なモバイルセンシングデータは、個人の健康を改善し、新興疾患に対する反応を加速するために、これまで測定できなかった行動変化を定量化し、行動する別の機会を提供する。
自然言語処理やコンピュータビジョンとは異なり、深層表現学習はこの領域にはまだ大きな影響を与えておらず、研究や臨床応用の大部分は、手動で定義された特徴に依存しており、ツリーモデルを強化したり、予測モデリングの精度が不十分なため、完全には行われない。
これは、非常に小さなデータセット(~10^1参加者)を含む行動健康ドメインのユニークな課題であり、欠落したデータが頻繁に含まれており、重要な長距離依存を持つ長い時系列(>10^4)と極端なクラスの不均衡(>10^3:1)で構成されている。
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