論文の概要: Online Transfer Learning for RSV Case Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01987v2
• Date: Sun, 7 Apr 2024 22:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 01:26:28.344235
• Title: Online Transfer Learning for RSV Case Detection
• Title（参考訳）: RSV事例検出のためのオンライン転送学習
• Authors: Yiming Sun, Yuhe Gao, Runxue Bao, Gregory F. Cooper, Jessi Espino, Harry Hochheiser, Marian G. Michaels, John M. Aronis, Chenxi Song, Ye Ye,
• Abstract要約: 本稿では,MSAW(Multi-Source Adaptive Weighting)について紹介する。 MSAWは動的重み付け機構をアンサンブルフレームワークに統合し、重みの自動調整を可能にする。 救急外来における呼吸性シンサイトールウイルスの検出にMSAWを応用し,その効果を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3076606245690385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning has become a pivotal technique in machine learning and has proven to be effective in various real-world applications. However, utilizing this technique for classification tasks with sequential data often faces challenges, primarily attributed to the scarcity of class labels. To address this challenge, we introduce Multi-Source Adaptive Weighting (MSAW), an online multi-source transfer learning method. MSAW integrates a dynamic weighting mechanism into an ensemble framework, enabling automatic adjustment of weights based on the relevance and contribution of each source (representing historical knowledge) and target model (learning from newly acquired data). We demonstrate the effectiveness of MSAW by applying it to detect Respiratory Syncytial Virus cases within Emergency Department visits, utilizing multiple years of electronic health records from the University of Pittsburgh Medical Center. Our method demonstrates performance improvements over many baselines, including refining pre-trained models with online learning as well as three static weighting approaches, showing MSAW's capacity to integrate historical knowledge with progressively accumulated new data. This study indicates the potential of online transfer learning in healthcare, particularly for developing machine learning models that dynamically adapt to evolving situations where new data is incrementally accumulated.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニングは機械学習において重要な技術となり、様々な現実世界の応用に有効であることが証明されている。 しかし、この手法をシーケンシャルデータを用いた分類タスクに活用することは、主にクラスラベルの不足に起因する課題に直面することが多い。 そこで本稿では,マルチソース適応重み付け(Multi-Source Adaptive Weighting:MSAW)を提案する。 MSAWは、動的重み付け機構をアンサンブルフレームワークに統合し、各ソース(歴史的知識を表す)とターゲットモデル(新たに取得したデータから学習)の関連性と貢献に基づいて重みの自動調整を可能にする。 本研究は, ピッツバーグ大学医療センターの電子健康記録を用いて, 救急外来における呼吸性シンサイトールウイルスの検出にMSAWを応用し, その効果を実証するものである。 本手法は,オンライン学習による事前学習モデルの改良や3つの静的重み付け手法など,多くのベースライン上での性能向上を示す。 本研究は、医療におけるオンライントランスファー学習の可能性、特に、新たなデータが漸進的に蓄積される進化する状況に動的に適応する機械学習モデルを開発するための可能性を示唆する。

関連論文リスト

• DynaMMo: Dynamic Model Merging for Efficient Class Incremental Learning for Medical Images [0.8213829427624407]
  継続学習は、学習した情報を保持しながら新しいデータから知識を得る能力であり、機械学習における根本的な課題である。 本研究では,モデル学習の異なる段階で複数のネットワークをマージし,より優れた計算効率を実現するDynaMMOを提案する。 我々はDynaMMoを3つの公開データセット上で評価し、既存のアプローチと比較してその効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T11:37:35Z)
• MMA-DFER: MultiModal Adaptation of unimodal models for Dynamic Facial Expression Recognition in-the-wild [81.32127423981426]
  実世界のアプリケーションでは,音声およびビデオデータに基づくマルチモーダル感情認識が重要である。 近年の手法は、強力なマルチモーダルエンコーダの事前学習に自己教師付き学習(SSL)の進歩を活用することに重点を置いている。 SSL-pre-trained disimodal encoders を用いて,この問題に対する異なる視点とマルチモーダル DFER の性能向上について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T13:39:26Z)
• PILOT: A Pre-Trained Model-Based Continual Learning Toolbox [71.63186089279218]
  本稿では,PILOTとして知られるモデルベース連続学習ツールボックスについて紹介する。 一方、PILOTはL2P、DualPrompt、CODA-Promptといった事前学習モデルに基づいて、最先端のクラスインクリメンタル学習アルゴリズムを実装している。 一方、PILOTは、事前学習されたモデルの文脈に典型的なクラス増分学習アルゴリズムを適合させ、それらの効果を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T17:55:11Z)
• Model-Based Reinforcement Learning with Multi-Task Offline Pretraining [59.82457030180094]
  本稿では,オフラインデータから新しいタスクへ,潜在的に有用なダイナミックスや動作デモを伝達するモデルベースRL法を提案する。 主な考え方は、世界モデルを行動学習のシミュレーターとしてだけでなく、タスクの関連性を測定するツールとして使うことである。 本稿では,Meta-WorldとDeepMind Control Suiteの最先端手法と比較して,我々のアプローチの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T02:24:41Z)
• Continual Learning with Bayesian Model based on a Fixed Pre-trained Feature Extractor [55.9023096444383]
  現在のディープラーニングモデルは、新しいクラスを学ぶ際に古い知識を破滅的に忘れることによって特徴づけられる。 人間の脳における新しい知識の学習プロセスに着想を得て,連続学習のためのベイズ生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T08:41:51Z)
• Bayesian Active Learning for Discrete Latent Variable Models [19.852463786440122]
  アクティブラーニングは、モデルのパラメータに適合するために必要なデータ量を削減しようとする。 潜在変数モデルは神経科学、心理学、その他の様々な工学、科学分野において重要な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-27T19:07:12Z)
• BERT WEAVER: Using WEight AVERaging to enable lifelong learning for transformer-based models in biomedical semantic search engines [49.75878234192369]
  We present WEAVER, a simple, yet efficient post-processing method that infuse old knowledge into the new model。 WEAVERを逐次的に適用すると、同じ単語の埋め込み分布が、一度にすべてのデータに対する総合的なトレーニングとして得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T10:34:41Z)
• Transfer Learning without Knowing: Reprogramming Black-box Machine Learning Models with Scarce Data and Limited Resources [78.72922528736011]
  そこで我々は,ブラックボックス・アタベラル・リプログラミング (BAR) という新しい手法を提案する。 ゼロオーダー最適化とマルチラベルマッピング技術を用いて、BARは入力出力応答のみに基づいてブラックボックスMLモデルをプログラムする。 BARは最先端の手法より優れ、バニラ対逆プログラミング法に匹敵する性能を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T01:52:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。