An Automated Machine Learning Approach Applied to Robotic Stroke Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
While machine learning methods have proven to be a highly valuable tool in solving numerous problems in assistive technology, state-of-the-art machine learning algorithms and corresponding results are not always accessible to assistive technology researchers due to required domain knowledge and complicated model parameters. This short paper highlights the use of recent work in machine learning to entirely automate the machine learning pipeline, from feature extraction to classification. A nonparametrically guided autoencoder is used to extract features and perform classification while Bayesian optimization is used to automatically tune the parameters of the model for best performance. Empirical analysis is performed on a real-world rehabilitation research problem. The entirely automated approach significantly outperforms previously published results using carefully tuned machine learning algorithms on the same data. As better healthcare worldwide is improving longevity and the baby boomer generation is aging, the proportion of elderly adults within the population is rapidly growing. Healthcare systems and governments are seeking new ways to alleviate the burden on society of caring for this aging population. Artificial intelligence has been shown to be a promising solution, as many of the simpler tasks that burden caregivers can be automated. This also suggests solutions for promoting independence and aging in place, because it alleviates the need for the constant presence of a caregiver in the home. The benefits of the application of machine learning to problems in assistive technology are becoming ever more clear. However, the application of machine learning to problems in assistive technology remains challenging. In particular, it is often unclear what machine learning model or approach is most appropriate for a given task. A common paradigm is to apply multiple standard machine learning tools in a black box manner and compare the results. This proceeds according to the following steps: 1. Collect data representative of the problem of interest. 2. Extract a set of features from these data. Copyright c 2012, Association for the Advancement of Artificial
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».