Name: Kontrastives Lernen zur Dimensionalitätsreduktion und Visualisierung von transkriptomischen Daten

Abstract:

Description: <p>W&auml;hrend die meisten erfolgreichen Anwendungen des maschinellen Lernens bisher im Bereich des &uuml;berwachten Lernens angesiedelt sind, wird das unbeobachtete Lernen oft als ein anspruchsvolleres und m&ouml;glicherweise wichtigeres Problem angesehen. Der Turing-Preistr&auml;ger Yann LeCun, einer der sogenannten &bdquo;Godfathers of AI&ldquo;, verglich bekannterma&szlig;en das &uuml;berwachte Lernen mit dem d&uuml;nnen &bdquo;Sahneh&auml;ubchen&ldquo; des unbeobachteten Lernens. Ein Ansatz, der als kontrastives Lernen bezeichnet wird, hat sich in letzter Zeit als leistungsf&auml;hige Methode des unbeobachteten Lernens von Bilddaten herauskristallisiert, die es beispielsweise erm&ouml;glicht, Fotos von Katzen von Fotos von Hunden zu trennen, ohne dass f&uuml;r das Training irgendwelche markierten Daten verwendet werden. Die Schl&uuml;sselidee ist, dass ein neuronales Netzwerk darauf trainiert wird, jedes Bild so nah wie m&ouml;glich an seiner leicht verzerrten Kopie und so weit wie m&ouml;glich von allen anderen Bildern entfernt zu halten. Das Gleichgewicht zwischen anziehenden und absto&szlig;enden Kr&auml;ften bringt &auml;hnliche Bilder zusammen. In diesem Projekt werden diese Ideen auf die Einzelzell-Transkriptomik angewendet, ein sehr aktives Gebiet der Biologie, in dem ein Experiment die Genaktivit&auml;t von Tausenden von Genen in Millionen von Einzelzellen messen kann. Die Forschungsgruppe wird kontrastives Lernen einsetzen, um Strukturen in solchen Datens&auml;tzen zu finden und sie zweidimensional zu visualisieren. Die Forschenden werden dann zu den Bilddaten zur&uuml;ckkehren und zweidimensionale Einbettungen als Werkzeug verwenden, um einen Eindruck davon zu gewinnen, wie verschiedene Modellierungs- und Optimierungsentscheidungen die endg&uuml;ltige Darstellung beeinflussen.</p>

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Meta keywords: Dmitry Kobak

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