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讲座5：无监督的学习
p（a | b;α）给定b的概率，由α参数化。注意：α是模型的参数，而不是随机变量x〜Bernoulli（p）x是带有参数p的Bernoulli随机变量。思考：x表示硬币折腾的结果，p（h）= p x〜多项式（φ）x是一个多项式随机变量，具有参数φ和n = 1-这是Bernoulli随机变量的概括。思考：x表示滚动骰子的结果，p（side-i）= p（i）; φ= {p（1），。。。，p（6）} z一个随机变量，以指示滚动k flace die的结果（k = 2：bernoulli;多项式;否则）p（z（j）= i）从高斯i绘制数据点的概率。这更多是一种信念或先验，并且独立于数据。思考：上帝将其设置为先验p（z（j）= i | x（j））X（j）点是从高斯 - i生成的概率，因为我们观察到x（j）。将其视为：我们观察到x（j），现在是从高斯i绘制的吗？p（x（j）| z（j）= i）观察x（j）的概率，因为我们正在从z（j）= i生成数据;在本讲座中，我们假设x（j）| z（j）= i〜n（µ（i），σ（i））θθ一组模型参数；如果k = 2，θ= {µ（1），µ（2），σ（1），σ（2），p}
博士候选人 9——无监督的不确定性......
• 被选中的候选人将在 Helmholtz Munich 工作 36 个月，负责 MSCA-DN 项目。 • 根据 MSCA 津贴和接收机构的规定，博士候选人将获得有竞争力的薪酬。 Helmholtz Munich 已获得以下欧盟补助金来招募博士候选人 (DC)：每月生活津贴 3,342 欧元；每月流动津贴 600 欧元；每月家庭津贴 660 欧元（仅在适用时）。请注意，最终的月薪总额将从上述金额中扣除所有由雇主承担的强制性国家劳动税（社会保障等）。此外，还提供资金用于技术和个人技能培训以及参与国际研究活动。 • 预计开始日期：2025 年 4 月至 9 月之间。我们鼓励届时毕业的最后一年硕士生申请。有关 IQ-BRAIN 职位的一般信息文件中提供了更多信息。
带加权的多主体无监督迁移...
运动想象信号由用户生成，在基于脑电图的系统中，该信号记录在头皮上；然而，头皮上记录的信号不仅取决于所涉及神经元的位置，还取决于神经元树突的方向，这会影响电流的方向 [6]。因此，不同用户的 MI 信号会有所不同，为一个用户训练的分类器不能轻易用于另一个用户 [7]，[8]。即使对于同一个用户，也常常需要频繁重新校准，以适应生成的运动想象信号中可能出现的漂移 [9]，[10]。有许多迁移学习尝试使用现有数据以无监督的方式为新用户训练分类器，即使用新用户的未标记校准数据 [11]。在这些方法中，子空间对齐 [12] 找到了一种线性映射来将特征从源域适配到目标域，但是，它不使用源域中的可用标签。
使用自动编码器的无监督表示形式通过...
I would like to thank all the past and present members of the PSI lab and the Machine Learning group at U of T, especially Babak Alipanahi, Andrew Delong, Christopher Srinivasa, Jimmy Ba, Hannes Bretschneider, Alice Gao, Hui Xiong, Leo Lee, Michael Leung, and Oren Kraus for sharing ideas and collaborating with me.在我的博士学位期间，我在Google上做了两次Intenrship，这对我来说都是一次很棒的学习经历。我要感谢Google Brain Team和Google DeepMind团队的所有成员，尤其是Oriol Vinyals，Jon Shlens，Navdeep Jaitly，Ian Goodfellow，Ilya Sutskever，Timothy Lillicrap，Ali Eslicrap，Ali Eslami，Sam Bowman，Sam Sam Bowman和Jon Gauthier。我特别要感谢Alireza Moghaddamjoo和Hamid Sheikhzadeh Nadjar启发我在伊朗阿米尔卡比尔技术大学的本科生期间从事学术研究并与我合作。我很高兴与许多好朋友一起度过博士学位。尤其要感谢Sadegh Jalali，Aynaz Vatankhah，Masoud Barekatain，Amin Heidari，Weria Havary-Nassab，David Jorjani，Parisa Zareapour，Ehsan Shojaei，Siavash Fazeli和Mohammad norououzi。我借此机会特别感谢Nasrin Tehrani和Hamid Emami。，由于过去几年的持续支持，我在加拿大感到家。当然，我最深切的感激和爱属于我的父母，纳斯林和哈桑，
监督与无监督的学习
●Breiman（2001）首先提出了随机森林算法，但基于1995年的Tim Kan Ho●RF采用了两种集合技术：首先是训练样本，以种植基于不同培训训练数据的树木森林。第二个是特征空间的子采样。●如果我选择变量的子集（例如x1, x3, x7) to create a split in a node of a decision tree, and another subset (x2, x4, x5, x7) to create a different one, there will be events that get classified in a different way by the two nodes ● Often there is a dominant variables that is used to decide the split, offsetting the power of the subdominant ones.rf通过减少不同树的相关性来避免该问题
UMM：无监督均值差异最大化
摘要 许多脑机接口利用响应视觉、听觉或触觉刺激而引发的脑信号，即所谓的事件相关电位 (ERP)。在主要使用的视觉 ERP 拼写器应用中，屏幕上显示的字母组会随机闪烁，参与者会注意他们想要拼写的目标字母。当此字母闪烁时，产生的 ERP 与任何其他非目标字母闪烁时不同，通过对观察到的 ERP 响应进行一系列二元分类，脑机接口可以检测出哪个字母是目标。我们提出了一种新的无监督方法来检测被关注的字母。在每次试验中，对于每个可用的字母，我们的方法都会假设它实际上是被关注的字母，并根据每个假设计算 ERP。通过利用只有真实假设才能产生类均值之间最大差异的事实，我们可以检测到被关注的字母。请注意，这种无监督方法不需要对底层实验范式进行任何更改，因此可以在几乎任何基于 ERP 的设置中使用。为了处理非常嘈杂的脑电图数据，我们使用块 Toeplitz 正则化协方差矩阵来模拟背景活动。我们实现了所提出的新型无监督均值差异最大化 (UMM) 方法，并在脑机接口视觉拼写器数据集的离线重放中对其进行了评估。对于每次试验每个符号使用 16 次闪光的数据集，UMM 在 25 名参与者中正确分类了 3654 个字母中的 3651 个（99.92%）。在另一个试验次数较少且较短的数据集中，54 名参与者每人进行两次试验，正确分类了 7383 个字母中的 7344 个（99.47%）。即使在从肌萎缩侧索硬化症患者（77.86%）获得的更具挑战性的数据集中或使用听觉 ERP（82.52%）时，UMM 获得的分类率也具有竞争力。作为额外的好处，这种新方法提供了稳定的置信度度量，可用于监控 UMM 的收敛性。
博士候选人 9——无监督的不确定性......
• 被选中的候选人将在 Helmholtz Munich 工作 36 个月，负责 MSCA-DN 项目。 • 根据 MSCA 津贴和接收机构的规定，博士候选人将获得有竞争力的薪酬。 Helmholtz Munich 已获得以下欧盟补助金来招募博士候选人 (DC)：每月生活津贴 3,342 欧元；每月流动津贴 600 欧元；每月家庭津贴 660 欧元（仅在适用时）。请注意，最终的月薪总额将从上述金额中扣除所有由雇主承担的强制性国家劳动税（社会保障等）。此外，还提供资金用于技术和个人技能培训以及参与国际研究活动。 • 预计开始日期：2025 年 4 月至 9 月之间。我们鼓励届时毕业的最后一年硕士生申请。有关 IQ-BRAIN 职位的一般信息文件中提供了更多信息。
在受监督和无监督的学习中挑战
摘要 - 数据科学和机器学习是现代技术进步，有希望的自动见解，预测和决策的最前沿。受到监督和无监督的学习是这种动态景观中的关键范式，每个范式都呈现出其独特的挑战。本文详细概述了受监督和无监督学习所固有的多方面挑战。本文回顾了2019年至2023年之间发表的研究。本文讨论了受监督和无监督学习的挑战。在监督学习中，挑战包括数据标签，过度拟合，有限的概括以及平衡错误等价和决策目标。在无监督的学习中，困难包括诸如过度拟合，选择适当算法和解释结果之类的问题。这包括评估聚类的质量，确定最佳簇数，以及管理噪声和离群值。本文旨在提供对这些挑战的见解，从而增强新手和专家对机器学习的理解。研究人员和从业人员不断发展他们克服这些复杂性的方法和工具。本文是该领域研究人员和专家的宝贵参考，使他们能够自信地应对这些挑战。随着技术的进步，对这些挑战的透彻理解对于释放这些强大工具的全部潜力至关重要。最后，提出了一些建议，以指导未来的研究人员在数据驱动的发现和自动化的旅程中应用机器学习，为那些启动它的人提供挑战和机会。
基因表达 - ...
动机：基因表达数据通常在癌症研究和机器学习的交集中使用，以更好地了解肿瘤组织的分子状态。深度学习预测模型已用于基因表达数据，因为它们的扩展能力和消除了对手动功能工程的需求。但是，基因表达数据通常非常高维，嘈杂，并且呈现较少的样本。这对学习算法提出了重要的问题：模型通常过度拟合，学习噪音并努力捕获与生物学相关的信息。在本文中，我们利用嵌入基因相互作用图（例如蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络）中的外部生物学知识来指导预测模型的构建。结果：我们提出了基因相互作用网络约束构建（GINCCO），这是一种无监督的方法，用于自动构造基因表达数据的计算图模型，该方法受到基因相互作用网络的先验知识在结构上约束。我们在案例研究中采用了这种方法，该方法将PPI网络纳入癌症表型预测任务。我们的计算图是在PPI网络上使用拓扑聚类算法在结构上构建的，PPI网络上结合了蛋白质复杂发现网络生物学研究引起的电感偏见。GINCCO计算图中的每个实体都代表生物学实体，例如基因，候选蛋白质复合物和表型，而不是神经网络的任意隐藏节点。这为模型正则化提供了一种与生物学相关的机制，从而产生了强大的预测性能，同时大大减少了模型参数的数量，并实现了对目标表型的影响力基因集的引导后富集分析。我们分析各种CER表型的实验表明，尽管模型复杂性大大降低了，但Gincco经常超过支持向量机，完全连接的多层感知器（MLP）和随机连接的MLP。可用性和实现：https：//github.com/paulmorio/gincco包含我们方法的源代码。我们还在https://github.com/ paulmorio/protclus中发布了带有用于蛋白质复杂发现算法的库。此存储库包含本文使用的聚类算法的实现。联系人：paul.scherer@cl.cam.ac.uk补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。