Tampereen yliopisto

Väitös: Tekoäly auttaa luokittelemaan poikkeavaa dataa

Jaa

Koneoppimisen perinteiset luokitusalgoritmit pyrkivät oppimaan luokittelumallin useille ennalta määritetyille luokille. Tietyissä tilanteissa tietojen kerääminen joistakin luokista voi kuitenkin olla haastavaa. Väitöskirjassaan DI Fahad Sohrab kehitti lähestymistavan, jossa aliavaruuden optimointi ja yhden luokan luokittelumallin oppiminen täydentävät toisiaan mallin luokittelukyvyn parantamiseksi.

Fahad Sohrab. Kuva: Zeeshan Waheed
Fahad Sohrab. Kuva: Zeeshan Waheed

Lääketieteellisessä diagnoosissa tietoja ei-terveiltä henkilöiltä on joko vaikea tai yksinkertaisesti mahdotonta saada. Esimerkiksi mammografiassa syövän havaitsemiseksi, kognitiivisten aivojen toimintojen spesifisen kohdeluokan tunnistamisessa, interstitiaalisten keuhkosairauksien luokittelussa tai sairaalainfektioiden havaitsemisessa kliinisen tiedon avulla on haastavaa kerätä edustava koulutusaineisto, joka sisältää myös riittävästi ei-terveitä tapauksia. Tällaisissa tapauksissa mallin luomiseen käytetään yhden luokan ​luokittelumenetelmiä.

Sohrabin kehittämässä aliavaruuden optimoinnissa yhden luokan luokitteluun tavoitteena on muuttaa tietyn avaruuden piirteet alempiulotteiseen avaruuteen, joka on optimoitu paremman luokittelutarkkuuden saavuttamiseksi. Sohrab kehitti myös menetelmän aliavaruuden optimoimiseksi multimodaalisen datan tapauksessa, jossa samaa kohdetta kuvaa useampi erilainen piirrevektori (esim. kuva ja ääninäyte).

Väitöskirjassaan hän osoittaa myös kokeellisesti yhden luokan luokitusmenetelmien kyvyn parantaa syväkonvoluutioneuroverkon suorituskykyä harvinaisten pohjaeläinten tunnistamisessa.

– Yhden tai useamman luokan datan puuttuminen johti sellaisten koneoppimismenetelmien syntymiseen, jotka vaativat tietoja vain yhdestä luokasta koulutusprosessin aikana. Yhden luokan luokittelumenetelmiä käytetään mallin luomiseen sen ennustamiseksi, tuleeko uusi näyte tästä kiinnostuksen kohteena olevasta luokasta. Esimerkiksi poikkeamien havaitsemisen mallin kouluttamiseen on yleensä haastavaa kerätä poikkeavaa dataa koulutusta varten, mutta normaalia dataa on saatavilla runsaasti, Sohrab toteaa.

Fahad Sohrabin väitöskirja tarjoaakin uuden tavan luoda yhden luokan ​​luokitusmalleja, joita voidaan käyttää tilanteissa, joissa on tärkeää tunnistaa jokin poikkeava kategoria, mutta esimerkkejä kyseisestä kategoriasta on vähän.

Fahad Sohrabin koneoppimisen alan väitöskirja Subspace Support Vector Data Description and Extensions tarkistetaan julkisesti Tampereen yliopiston Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunnassa 27.5.2022 klo 14.00 auditoriossa TB109 Tietotalossa (Korkeakoulunkatu 1, Tampere). Vastaväittäjänä toimii tohtori Hichem Sahbi Sorbonnen yliopistosta Ranskasta. Kustoksena toimii professori Moncef Gabbouj Tampereen yliopistosta. Opinnäytetyötä toisena ohjaajana toimi tohtori Jenni Raitoharju Tampereen yliopistosta ja Suomen ympäristökeskuksesta.

Avainsanat

Yhteyshenkilöt

Fahad Sohrab
046 962 9962
fahad.sohrab@tuni.fi

Huom! Yhteydenotot englanniksi.

Kuvat

Fahad Sohrab. Kuva: Zeeshan Waheed
Fahad Sohrab. Kuva: Zeeshan Waheed
Lataa

Linkit

Tietoja julkaisijasta

Tampereen yliopisto
Tampereen yliopisto
Kalevantie 4
33014 TAMPEREEN YLIOPISTO

p. 0294 5211https://www.tuni.fi

Tampereen yliopisto kytkee yhteen tekniikan, terveyden ja yhteiskunnan tutkimuksen ja koulutuksen. Teemme kumppaniemme kanssa yhteistyötä, joka perustuu vahvuusalueillemme sekä uudenlaisille tieteenalojen yhdistelmille ja niiden soveltamisosaamiselle. Luomme ratkaisuja ilmastonmuutokseen, luontoympäristön turvaamiseen sekä yhteiskuntien hyvinvoinnin ja kestävyyden rakentamiseen. Yliopistossa on 21 000 opiskelijaa ja henkilöstöä lähes 4 000.
Rakennamme yhdessä kestävää maailmaa. 

Tilaa tiedotteet sähköpostiisi

Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.

Lue lisää julkaisijalta Tampereen yliopisto

Väitös: Kauppayritykset tarvitsevat uusia liiketoimintamalleja markkinoiden muutoksessa19.5.2022 12:10:05 EEST | Tiedote

Kriisit kuten COVID-19-pandemia ja Ukrainan sota ovat nostaneet kaupan alan yritykset uutisvirran keskiöön. Poikkeusolot siirtävät kauppayritysten huomiota pitkänjänteisestä kehittämisestä nopeaan reagointiin. Toimiala käy samalla läpi historiallista murrosta, transformaatiota, jossa muutoksen kohteina ovat kaupankäynnin muodot, tavat ja toimijoiden roolit. KTM Harri Hokkasen väitöstutkimus osoittaa kauppayritysten valintojen vaikuttavan merkittävästi siihen, millaisena kauppa tulevaisuudessa näyttäytyy ja miten se organisoituu.

Väitös: Yhdenvertaiseen arviointiin vielä matkaa Suomi toisena kielenä ja kirjallisuus -oppimäärässä19.5.2022 10:19:07 EEST | Tiedote

Opettajilla on moninaisia käsityksiä Suomi toisena kielenä ja kirjallisuus -oppiaineen arvioinnista. Opettajat kaipaavat oppiaineen arviointiin liittyvien käsitteiden ja määritelmien yksityiskohtaista avaamista siten, että kaikille opettajille muodostuisi yhteinen käsitys arvioinnin perusteista. KM Helena Vesaranta tutki väitöskirjassaan Suomi toisena kielenä ja kirjallisuus -oppimäärän arviointia opettajan työn kontekstissa.

Sitkeät myytit vesihuollon kehittämisen tiellä18.5.2022 08:52:53 EEST | Tiedote

Koronapandemia ja Ukrainassa riehuva sota muistuttavat kouriintuntuvasti, kuinka korvaamatonta vesihuolto on ihmisten ja yhdyskuntien hyvinvoinnille. Esimerkiksi ilmastonmuutos korostaa vesihuollon merkitystä myös Suomessa, jossa se on totuttu ottamaan itsestäänselvyytenä. Tampereen yliopiston tutkijoiden tuore Vesihuollon myytit -teos avaa kotimaan vesihuoltoon liittyviä uskomuksia ja niiden todenperäisyyttä. Tervetuloa mukaan teoksen julkistustilaisuuteen 3.6.2022 kello 9!

Väitös: Digitalisaatio voi sekä tukea että haitata ammatillista kehittymistä17.5.2022 15:00:07 EEST | Tiedote

Ymmärrys digitalisaation roolista työntekijän ammatillisessa kehittymisessä edellyttää moniulotteista tarkastelua, jossa huomioidaan työpaikan oppimismahdollisuuksien sekä työntekijän ammatillisen identiteetin ja toimijuuden välinen vuorovaikutteinen suhde. Anna Wallin tarkastelee väitöskirjassaan eläytymismenetelmää laadullisena aineistonkeruumenetelmänä ja havainnollistaa menetelmän käyttöä digitalisaation ja ammatillisen kehittymisen välisen suhteen tarkastelussa.

Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.

Tutustu uutishuoneeseemme