“`html

Concept-Based Learning in Machine Learning

Концептуальное обучение (CBL) в машинном обучении подчеркивает использование высокоуровневых концепций из исходных признаков для прогнозирования, улучшая интерпретируемость и эффективность модели. Проминентный тип, модель на основе концепций (CBM), сжимает входные признаки в низкоразмерное пространство для захвата существенных данных, отбрасывая несущественную информацию. Этот процесс улучшает интерпретируемость в задачах, таких как распознавание изображений и речи.

Practical Solutions and Value:

Применение CBL, включая FI-CBL, позволяет прозрачное, интерпретируемое и эффективное использование в ситуациях с ограниченными данными обучения.

FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules

Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета разработали подход к CBL, известный как Frequentist Inference CBL (FI-CBL). Этот метод включает сегментацию концептуально помеченных изображений на патчи и кодирование их вложениями с использованием автоэнкодера. Эти вложения затем кластеризуются для идентификации групп, соответствующих конкретным концепциям. FI-CBL определяет вероятности концепций для новых изображений, анализируя частоту патчей, связанных с каждым значением концепции. Кроме того, FI-CBL интегрирует экспертное знание через логические правила, которые соответственно корректируют вероятности концепций. Этот подход выделяется своей прозрачностью, интерпретируемостью и эффективностью, особенно в сценариях с ограниченными данными обучения.

Practical Solutions and Value:

FI-CBL обеспечивает прозрачность, интерпретируемость и эффективность в сценариях с ограниченными данными обучения, особенно в медицинских задачах.

Integrating Expert Rules into Machine Learning

Внедрение экспертных правил в FI-CBL глубоко влияет на вероятностную модель, корректируя априорные и условные вероятности концепций. Интеграция логических выражений, предоставленных экспертами, позволяет модели улучшить свои прогнозы на основе этих ограничений. Это улучшение облегчает более тонкое понимание медицинских изображений, улучшая диагностическую точность и интерпретируемость.

Practical Solutions and Value:

Интеграция экспертных правил в FI-CBL позволяет эффективно сочетать экспертное знание с статистическим моделированием, улучшая надежность и информативность в медицинской диагностике.

Advantages of FI-CBL in Machine Learning

FI-CBL отличается прозрачностью и интерпретируемостью, обеспечивая явную последовательность вычислений и явные вероятностные интерпретации всех выходных данных модели. Он демонстрирует превосходную производительность с небольшими обучающими наборами данных, используя надежные статистические методы для улучшения точности классификации. Однако эффективность FI-CBL в значительной степени зависит от точной кластеризации и оптимального выбора размера патчей, что представляет вызовы в сценариях с различными размерами концепций.

Practical Solutions and Value:

FI-CBL предлагает прозрачность, интерпретируемость и эффективность в задачах машинного обучения, особенно в сценариях с ограниченными данными обучения.

AI в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте FI-CBL: A Probabilistic Method for Concept-Based Machine Learning with Expert Rules.

Practical Solutions and Value:

Применение ИИ, включая FI-CBL, позволяет вашей компании развиваться с помощью прозрачного, интерпретируемого и эффективного использования концептуального обучения в машинном обучении.

“`