Ensimmäisen tunnin aluksi luotiin katsaus Fourier-muunnoksen ja sen yleistysten soveltamiseen koneoppimisessa. Fourier-analyysissähän kysytään kuinka paljon kutakin sinisignaalia on mukana tarkasteltavassa signaalissa. Yleisempi muoto on käyttää jotain muuta signaalikokoelmaa, tai oppia tämä kokoelma datasta. Klassiset menetelmät ovat pääkomponenttianalyysi (PCA) tai Helsingissä kehitetty riippumattomien komponenttien analyysi (ICA), joissa signaalit esitetään sellaisten rakennuspalikoiden avulla että suuria kertoimia tulee mahdollisimman vähän.
Käytimme erästä tällaista hajotelmaa (SPAMS dictionary learning) osallistuessamme Kaggle-alustalla organisoituun linnunlauluntunnistuskilpailuun. Alkuvaiheessa käytimme mm. Fourier-muunnosta, mutta pelkkä taajuuksien analyysi ei tuottanut tulosta. Tämän vuoksi päätimme oppia "sanakirjan" suoraan datasta, ja toivoimme että sanakirjaan päätyisi tyypillisiä eri lintulajien viserryksiä. Näiden viserrysten lukumäärä toimi sitten indikaattorina siitä mitä lintulajeja äänityksessä oli.
Toisena esimerkkinä koneoppimiskilpailusta tarkasteltiin viime kesänä ollutta MEG-aivodatan analyysikilpailua, johon osallistuimme laitoksen kesätyöntekijöiden kanssa.
Toisella tunnilla tarkasteltiin Z-muunnosta ja sen tärkeimpiä ominaisuuksia. Z-muunnoksen avulla voidaan selvittää mm. suotimen stabiilisuus: suodin on stabiili jos kaikki siirtofunktion navat ovat yksikköympyrän sisäpuolella.
Ei kommentteja:
Lähetä kommentti