Machine Learning-Assisted Device Selection in a Context-Sensitive Ubiquitous Multimodal Multimedia Computing System
Notice bibliographique
Résumé
In a computing system where a user moves from one environment to another, and as such the user's context and computing resources also change, a constant user intervention to enable/disable various devices to suit his needs is time-consuming and diminishes user productivity. Instead, a machine could be trained to acquire knowledge so that it would do the work (i.e. calculation and decision making) itself and leaves human do something else that is more important. In a ubiquitous multimodal multimedia (MM) computing system, the selection of appropriate media and modalities (i.e. devices) is based on user's context, user profile, and user's environment (a.k.a. pre-condition scenario). There are numerous possibilities of a pre-condition scenario and the available devices also changes depending on user's computing environment. Indeed, a machine learning (ML) component could be trained to "remember" all pre-condition scenarios, and each one's device selection (a.k.a. post-condition scenario). This ML component could also be trained to find a replacement to every missing or defective selected device. The ML component is integrated into a ubiquitous system making it available anytime, anywhere. This work is an original contribution in ML, one that permits automatic system adaptation based on user's environment
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».