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面向跨领域数据的迁移学习算法与模型研究 (什么是跨领域)

admin3个月前 (04-17)数码35

引言

随着数据的快速增长和跨领域应用的需求,如何利用已有的知识和数据来解决新领域的问题成为了一个重要的研究方向。迁移学习作为一种有效的机器学习方法,可以通过利用源领域的知识和数据来改善目标领域的学习性能。

迁移学习的基本原理

迁移学习是一种通过利用已有的知识和数据来改善新领域学习性能的机器学习方法。其基本原理是通过将源领域的知识和数据迁移到目标领域,从而减少目标领域的学习难度和样本需求。迁移学习可以分为有监督迁移学习和无监督迁移学习两种类型。

  • 有监督迁移学习:通过利用源领域的标签信息来辅助目标领域的学习任务。
  • 无监督迁移学习:通过利用源领域的数据分布信息来辅助目标领域的学习任务。

迁移学习的目标是通过利用已有的知识和数据来提高目标领域的学习性能,从而实现知识的共享和迁移。

面向跨领域数据的迁移学习算法

面向跨领域数据的迁移学习算法主要包括特征选择、特征映射和模型调整等方面。

特征选择

特征选择是指通过选择源领域和目标领域共享的特征来减少特征空间的维度和冗余信息,从而提高学习性能。

特征映射

特征映射是指通过将源领域和目标领域的特征进行映射来实现特征空间的对齐和转换,从而提高学习性能。

模型调整

模型调整是指通过调整源领域的模型参数来适应目标领域的学习任务,从而提高学习性能。

这些算法可以通过利用已有的知识和数据来改善跨领域数据的学习性能,实现知识的迁移和共享。

面向跨领域数据的迁移学习模型

面向跨领域数据的迁移学习模型主要包括领域自适应模型、多任务学习模型和深度迁移学习模型等。

领域自适应模型

领域自适应模型通过对源领域和目标领域的数据进行领域自适应来提高目标领域的学习性能。

多任务学习模型

多任务学习模型通过同时学习多个相关任务来提高目标领域的学习性能。

深度迁移学习模型

深度迁移学习模型则通过将深度神经网络与迁移学习相结合来实现对跨领域数据的学习和表示。

这些模型可以通过利用已有的知识和数据来提高跨领域数据的学习性能,实现知识的迁移和共享。

结论

面向跨领域数据的迁移学习算法与模型研究是一个重要的研究方向。通过利用已有的知识和数据,迁移学习可以改善新领域的学习性能,减少学习难度和样本需求。特征选择、特征映射和模型调整等算法可以提高跨领域数据的学习性能,实现知识的迁移和共享。领域自适应模型、多任务学习模型和深度迁移学习模型等模型可以提高跨领域数据的学习性能,实现知识的迁移和共享。

未来,随着迁移学习算法与模型的不断发展和优化,它们将在跨领域数据的学习和应用中发挥更加重要的作用。


广州开发诊断肺炎人工智能系统准确率如何?

近日,广州市妇女儿童医疗中心基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能系统,这项研究成果以封面文章登上了2月23日的世界顶级期刊《细胞》。

这项人工智能成果能够根据影像资料,给医生提出诊断建议,并解释判断的依据。比对实验发现,该系统在诊断眼疾时的准确率达96.6%;在区分肺炎和健康状态时准确率达92.8%,这种水平足以与有十几年经验的专家医生相媲美。

本领有多大

精准用药,秒级判定

肺炎是全世界儿童因感染导致死亡的首要原因。从一张胸部CT上找到肺结节,一名经过训练的医生平均需要3—5分钟,而依靠人工智能则仅需要3—5秒。

这就是由张康教授领衔的广州市妇女儿童医疗中心和加州大学圣地亚哥分校课题组研发的人工智能平台。

不光是快,更重要的是准。决定肺炎预后的关键因素是能否根据肺炎的病原学类型精准用药。传统的基于血培养、痰培养、生化检测等方法,很难快速准确判断。而人工智能平台则可以基于儿童胸部X线片实现儿童肺炎病原学类型的秒级准确判定。

这就实现了用人工智能精确指导抗生素的合理使用,而且该平台可以不受医院级别和区域的限制,实现社区医疗、家庭医生、专科医院的广覆盖,为肺炎这一抗菌素滥用重灾区提供精准用药方案,避免抗菌素滥用,促进儿童重症肺炎康复。

人工智能平台具有重要的临床意义,人们期待效率更高、精准度好的人工智能成为医生的好帮手。在诊前疾病的筛查、预防,就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理等方面,人工智能都将有所作为。甚至会为基础科研辅助、药物研发、基因筛选分析、医疗培训等带来改变。

“现在我们的人工智能平台可以不受人员不受区域的限制,在世界任何地方让更多的患者早发现、早诊断、早治疗。”2016年加入广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心的加州大学圣地亚哥分校Shiley眼科研究所教授张康说。

值得信任吗

准确度高,过程可见

有人说,人工智能看病靠谱吗?把身家性命交给机器人,放心吗?

研究团队从黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿这两种疾病切入,让这一人工智能系统不停地学习眼部光学相干断层扫描图像。在学习了超过20万病例的图像数据后,该平台诊断黄斑变性、黄斑水肿的准确性达到96.6%,灵敏性达到97.8%。与5名眼科医生诊断结果相比,确认平台可以达到训练有素的眼科医生的水平,并在30秒内决定病人是否应该接受治疗。

记者了解到,这套人工智能系统具有深度学习能力。人们所熟知的AlphaGo、自动驾驶等应用,都是基于深度学习技术开发的。

在此项研发过程中,课题组应用了基于迁移学习模型的新算法,既大幅提升了人工智能的学习效率,又有利于实现“一个系统解决多种疾病”的目标。

“传统的深度学习模型一般需要上百万的高质量同类型的标注数据才能获得较为稳定和精确的输出结果,但现实中给每种疾病都收集上百万张高质量的标注图像几乎是不可能实现的,使得人工智能在医学影像学领域的病种广覆盖很难实现。”张康介绍。所以,目前已有的医疗人工智能一般一个系统只能针对一种疾病。

相对而言,这项基于迁移学习模型的人工智能平台所需的数据量极少,研究者只需要几千张就可以很好地完成一次跨病种迁移。

例如,在本研究中,课题组在20万张眼部图像数据训练出来的人工智能系统基础上,只用了5000张胸部X线图像,就通过迁移学习构建出肺炎的人工智能图像诊断系统,实现了儿童肺炎病原学类型的差异性分析和秒级判定。经检测,它在区分肺炎和健康状态时,准确性达到92.8%,灵敏性达到93.2%;在区分细菌性肺炎和病毒性肺炎上,准确性达到90.7%,灵敏性达到88.6%。

此外,以往单纯依靠深度学习技术的研究和产品,给出的报告中只有结果,而没有列出判断的理由与过程,这种“黑箱子”式的诊断,即便精准度很高,医生也不敢妄加使用。而这一人工智能平台一定程度上克服了这种局限性,让人“知其然,还知其所以然”。

课题组使用了遮挡测试的思维,通过反复学习、实践和改进,平台可以显示它从图像的哪个区域得出诊断结果,在一定程度上给出了判断理由,从而使其本身更有可信度。

前景有几何

系统评估,辅助决策

人工智能诊断起疾病来如此高效,机器人医生离我们的生活还有多远?

张康说,目前他们的人工智能系统已经在美国和拉丁美洲眼科诊所进行小规模临床试用。此外,在后续的研究中,他们还会进一步增加数据学习模本的数量,同时增加可诊断的疾病种类,并进一步优化系统等。

早在2015年,广州市妇女儿童医疗中心基于医疗大数据,融合人工智能前沿技术,启动了“咪姆熊”智能家族研发项目。

算法

“这个家族成员有四头熊,发热熊、影像熊、导诊熊、营养熊。”该院临床数据中心主任梁会营介绍,“发热熊”以儿童常见的发热相关疾病为研究内容,基于权威指南、专家共识、200余万份的海量病历等知识型文本,融合多源异构数据整合技术、自然语言处理技术和机器学习算法,经过一年的训练,已经能够成功针对24种儿童常见发热相关疾病开展准确的辅助诊断,通过无缝嵌入电子病历系统成为门诊医生的贴心助手。

而影像熊基于“胸部X线片+微生物培养检测大数据”,采用深度学习算法,可智能识别肺炎的微生物感染状况(细菌性、病毒性、混合感染性),为抗菌素的精准应用提供决策支持,目前已实际应用到医生的辅助诊断。其实践中形成的数据和技术,成为人工智能系统科研成果的重要基础和组成部分。

另外两头“熊”也在茁壮成长中,不久的将来可望和公众见面。

此次发表在《细胞》杂志上的医学人工智能研究成果,被广州市妇女儿童医疗中心当做一个新的起点。中心主任、院长夏慧敏表示,“人工智能平台的终极目标,是整合文本型病历数据、全结构化实验室检查数据、图像数据、光电信号等多媒介数据,模拟临床医生对患者病情进行系统评估,为医务人员提供综合的辅助决策。而不仅仅是为影像科医生或某一医技科人员提供单一方面的辅助决策。”

“因此,该平台还在不断强化当中。”夏慧敏举例说,例如在儿童肺炎病原学类型智能判别领域,团队正在系统阅读X线片的基础上,增加了实验室检查和临床症状的学习,从而更精确判断出儿童肺炎的病原菌类型。

“希望在不久的将来,这项技术能应用到初级保健、社区医疗、家庭医生、专科医院等等,形成大范围的自动化分诊系统。”夏慧敏说。

链接

这套人工智能咋这么“聪明”

这套人工智能采用了迁移学习算法,就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练,也就是运用已有的知识来学习新的知识,找到已有知识和新知识之间的相似性,用成语来说就是“举一反三”。

比如,已经学会下围棋,就可以类比着来学习象棋;会打篮球,就可以类比着来学习排球;已经会中文,就可以类比着来学习英语、日语等等。如何合理地寻找不同模型之间的共性,进而利用这个桥梁来帮助学习新知识,就是“迁移学习”的核心。迁移学习被认为是一种高效的技术,尤其是面临相对有限的训练数据时。

以医学图像学习为例,该系统会识别预系统中图像的特点,研究人员再继续导入含有第一层图像相似参数和结构的网络系统,最终构建出终极层级。

《人工智能教育应用》模块一

模块一:人工智能与教育(MOOC课程学习笔记)一、了解AI的发展 1.什么是人工智能? 人工智能(Artificial Intelligence):包括人工和智能两个方面,人工是合成的、人造的意思,智能分为思维流派,知识阈值流派,进化流派。 人工智能是一门自然科学,社会科学的 交叉学科 ,综合了信息、逻辑、思维、生物、心理、计算机、电子、语言机器人等学科。 基础学科是数学,指导学科是哲学。 可以从狭义和广义两个角度来定义。 从狭义角度来说 ,人工智能是计算机学科的一个分支,是用计算机模拟或实现的智能,研究如何使机器具有智能(特别是人类智能如何在计算机上实现或再现)的科学与技术。 从广义角度来说 ,人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人和其他动物的智能,以及开发各种机器智能和智能机器的理论、方法、技术及应用系统的综合性学科。 应用:智能快递服务,智能规划出行方案,题目拍照解析2.人工智能的类型和流派? 根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题,把人工智能分为 弱人工智能 和 强人工智能 。 弱人工智能 :指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器,不真正拥有智能和自主意识,只专注于完成某个特定的任务。 如搜索引擎、智能手机。 强人工智能 ::指真正能思维的智能机器,有知觉和自我意识。 可分为类人,非类人。 人工智能可分为三个学派:符号主义学派(IBM深蓝的国际象棋比赛)、联结主义学派(谷歌kelipus相机)、行为主义学派(谷歌机器狗)3.人工智能发展阶段 人工智能的发展阶段大致可分为形成期、发展期、繁荣期。 形成期 (1956-1980):这一时期符号主义盛行。 1956年人工智能这个词首次出现在达特茅斯会议上。 约翰麦卡锡提出Artificial Intelligence一词,这标志着其作为一个研究领域的正式诞生。 1958年,有两层神经网络的感知机被提出,他是当时收个可以进行机器学习的人工神经网络。 1965年,约翰麦卡锡帮助MIT退出来世界上第一个带有视觉传感器,能识别并定位积木的机器人系统。 1968年,美国斯坦福研究所研制的移动式机器人Shakey具备一定的人工智能:感知、环境建模、行为规划、执行任务。 是世界上第一代机器人,拉开了第三代机器人研发的序幕。 1974-1980:受数学模型、生物原型、技术条件,人工智能停滞期。 发展期 (1980-2000):1980年,出现XCON的专家系统,能按照用户的需求,为计算机系统自动选择组件,帮助美国数字公司节约大量费用。 1982-1986:约翰霍普菲尔德发明了Hopfield网络,是一种结合了存储系统和二元系统的神经网络,可以让计算机以一种全新的方式处理信息。 1986年:BP反向传播算法催生了联结主义的发展。 1987-2000:再一次进入低谷期。 繁荣期 (2000-):1997年:IBM深蓝 2006年:辛顿提出深度学习神经网络打破BP发展瓶颈。 2011年:沃森作为选手参加《危险边缘》取胜。 2012年:卷积神经网络,谷歌自动驾驶汽车 2013年:深度学习算法识别率高达99% 2016年:AlphaGo 2017年:AlphaGo Zero、索菲亚二、AI的关键技术 4.什么是机器学习? 机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学的交叉学科。 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。 核心是重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 5.机器学习的分类? (1)根据 学习方法 可分为 传统机器学习 和 深度学习 传统机器学习 :从一些观测样本出发,试图发现不能通过原理分析获得的规律,实现对未来数据行为或趋势的准确预测。 主要特点是平衡了学习结果的有效性和学习模型的可解释性,为解决有限样本的学习问题提供了一种框架。 主要用于有限样本学习下的,模式分类、回归分析、概率密度估计。 应用:自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索、生物信息。 深度学习 :是建立深层结构模型的学习方法。 特点是多层神经网络。 形成了卷积神经网络(用于空间性分布数据)和循环神经网络两类模型(用于时间性分布数据)。 区别:案例分析:狗和猫等动物的识别。 传统机器学习需要先定义相应的面目特征,如有没有胡须、耳朵、鼻子、嘴巴的模样等,以此来进行对象的分类识别。 深度学习则会自动找出这个分类问题所需要的重要特征,并进行对象识别。 (2)根据 学习模式 可分为 监督学习 、 无监督学习 、 强化学习 监督学习 :利用已标记的有限训练数据集,通过某种学习策略建立一个模型,实现对新数据的分类。 特点是要求训练样本的分类标签已知。 特点是不需要训练样本和人工标注数据。 无监督学习 :利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构或规律。 强化学习 :也称增强学习,他是智能系统从环境到行为映射的学习,以使强化信号函数值最大。 特点是没有监督者,只有一个反馈信息,反馈是延迟的,不是立即生成的。 (3)根据 算法特点 可分为 迁移学习 、 主动学习 、 演化学习 迁移学习 :当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时,利用另一领域数据获得的关系进行的学习。 主动学习: 通过一定的算法查询最有用的未标记样本,并交由专家进行标记,然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。 演化学习: 对优化问题性质要求极少,只需能够评估解的好坏即可,适用于求解复杂的优化问题,也可直接用于多目标优化。 演化算法包括粒子群优化算法、多目标优化算法。 6.什么是大数据? 大数据 是指包含搜集、保存、管理、分析在内的动态的 数据集合 。 特征是规模性、高速性、多样性、价值性、真实性 在教育中的应用:教育数据挖掘和学习分析教育数据挖掘 是对学习行为和过程进行量化、分析和建模,利用统计学、机器学习和数据挖掘等方法来分析 教与学过程中所产生的所有数据。 学习分析技术 是对学习者及其学习环境的数据测量、收集和分析,从而理解和 优化学习过程以及学习环境 。 7.什么是知识图谱? 知识图谱是一个将现实世界映射到数据世界,由节点和边组成的语义网络。 其中节点代表物理世界的实体或概念,边代表实体的属性和他们之间的关系。 现实世界存在各种各样的关系,知识图谱就是合理摆放他们之间的关系。 本质上是一种语义网络,旨在描述客观世界中的概念、实体、事件及其之间的关系。 从领域上来看可分为:通用知识图谱和特定领域知识图谱。 应用:语义搜索、智能问答、可视化决策支持 教育领域的应用:在智能教学系统中,利用知识图谱技术挖掘与答案相关的知识点,为学习者提供更合适的导学建议。 7.什么是自然语言处理(Natural Language Process,nlp)? 自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类自然语言之间的相互作用的领域,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信 的各种理论和方法。 8.自然语言的处理过程? 包括自然语言理解和自然语言生成两个部分。 9.自然语言处理的研究领域? 研究领域十分广泛,如:机器翻译、语义理解、问答系统。 文本分析(自动作文评价系统)、推荐系统10.自然语言处理面临的四大挑战? 词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性; 新的词汇、术语、语义和语法导致未知语音现象的不可预测性; 数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语音现象; 语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述。 11.机器人技术 第一代机器人是程序控制机器人,它们能够按照拟定程序进行重复工作; 第二代机器人是自适应机器人,自身配备相应的感觉传感器,能随环境的变化而改变自己的行为,但还没有达到完全自治的程度; 第三代机器人是智能机器人,它们带有多种传感器,能对感知到的信息进行处理,控制自己的行为,具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。 智能控制方法:专家控制、模糊控制、神经网络控制、专家递阶控制12.什么是跨媒体智能? 跨媒体:文本、图像、语音、视频及其交互属性将会紧密混合在一起。 跨媒体智能是实现机器认知外部世界的基础智能。 (潘云鹤)13.跨媒体智能的关键技术? 跨媒体智能检索、跨媒体分析推理、跨媒体知识图谱构建、跨媒体智能存储14.跨媒体智能的应用? 智能城市、医学、教育领域(可穿戴技术、脑机接口。 多模态的角度)15.智能时代的教育挑战? 挑战一:如何培养具有AI素养的时代人才? 挑战二:教育管理者如何重构工作流程? 挑战三:教师如何应对人工智能带来的冲击? 挑战四:教师如何应用人工智能转变教学方式? 挑战五:学生如何运用人工智能技术转变学习行为和方式? 挑战六:智能时代课程内容如何改造升级? 挑战七:如何应对人工智能教育中的伦理、社会及安全问题? 教育应用的内涵与特征? 智能教育:狭义的人工智能教育:以人工智能为内容的教育,目的是培养掌握机器智能技术的专业化人才,以满足技术发展的需要。 广义的智能教育:智能技术支持的教育、学习智能技术的教育、促进智能发展的教育。 智慧教育:是在信息技术的支持下,为发展学生智慧能力而开展的教育,他强调构建技术融合的学习环境,使教师能够高效率的教学、使学生能够个性化学习。 智能教育是技术使能的教育。 智能技术不但让学习环境更丰富、灵巧,也让机器在某些方面具有类人甚至超人的智能。 智慧教育则是智慧教育理念引领的,先进的智慧教育理念决定了智慧教学法的模态,不同的模态需要教师具备相应的教学技能,这些技能需要智能环境的支持才能得以实施。 18.人工智能在教育中的应用的特征? 智能化 人工智能技术是促变教育信息化的核心技术,具备转变教与学方式的潜能。 未来在教育领域将会有越来越多支持教与学的智能工具。 智能教育将会给学习者带来新的学习体验,为教师实施高质量的教学提供基础。 在教育信息技术支持下打造出教育信息生态系统,将在线学习环境与现实情境无缝融合,使人机交互更加便捷智能,泛在学习、个性化学习将成为一种新常态。 人机协同 人机协同教育可以发挥教师与人工智能的不同优势,促进学生的个性化发展。 机器主要负责重复性、单调性、递归性的工作,教师负责创造性、情感性、启发性的工作。 教学自动化 人工智能可直接应用学科知识、教学法知识、学习者知识,实现知识传播的自动化,因此可用于支持教育活动 个性化 为了扩大教学规模、提高教学效率,传统的教学组织采用班级授课制,类似于工厂批量化生产,忽视了学生之间的个性化差异。 人工智能时代的到来时教学组织方式趋向个性化教育成为可能。 人工智能可分析每位学生的过程性学习数据,精准鉴别其知识水平、学习需求、个人爱好,并构建学习者模型,据此实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。 这意味着批量化生产教育时代的终结,个性化教育的开始。 跨学科融合 人工智能涉及多个学科领域,单一的学科教学已无法满足社会发展的需求,跨学科融合教学受到推崇。 为了适应学生个性化发展,未来的教育更应该培养学生多元的综合性发展。 以人工智能为核心,提供真实问题情境的项目实践,侧重激发、培养和提高学生的计算思维、创新思维和元认知。

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