검색결과 리스트
머쉰러닝에 해당되는 글 1건
- 2016.05.24 뇌파 분석을 통한 치매 조기 예측, 딥러닝을 이용한 뇌파 분석 파일럿 스터디
글
세부과제 2
Deep learning for Early Detection of Dementia
and a pilot study
운영회의
2016.05.24
목차
인공지능(기계학습)을 이용한 질병 진단
Why Deep Learning?
기존 기계학습
Deep Learning
Deep Learning을 이용한 EEG 분석 Pilot Study
Why Deep Learning (Neural Network)?
Integrated Learning
기존 데이터 분석을 통한 질병 진단
기존 기계학습을 이용한 학습
기존 기계학습을 이용한 진단
딥러닝을 이용한 진단
딥러닝을 이용한 학습
사람의 인지 과정과 유사
추상화: 저수준표현è고수준 표현
기존 기계학습 기법 대비 Deep Learning 장점
자동화된 Feature selection
학습 데이터 제작 비용 ↓ 시간 ↓
대용량 원시 데이터 학습 (sensor, raw,…)
월등한 성능!!
현재 딥러닝 기술 수준
Playing Game
Object Recognition
Semantic Segmentation
Image Completion
Hand Writing by Machine
Music Composition
Image Caption Generation
Visual Question Answering
Word Analogy
Neural Machine Translation
Playing Game
Object Recognition
Semantic Segmentation
Image Completion
Hand Writing by Machine
Music Composition
Painting
Image Caption Generation
Visual Question Answering
Word Analogy
Neural Machine Translation
Deep Learning을 이용한 EEG 분석 Pilot Study
UCI EEG Data
Two groups: alcoholic and nc
122 subjects x about 120 trials (different stimuli); total 11057 cases
Each case: 64 electrodes x 256 hz
700mb
Stimulus: object S1, or S1 and S2 (matched or non-matched)
Electrode position: Zhang et al. 1995
Alcoholic EEG vs NC EEG
Pilot Study
Pilot Study
Deep Belief Network을 이용한 EEG 데이터 학습
EEG 최대값 465.63, 최소값 -158.96, 평균 -1.86
대부분 -30~+100에 집중
Z-score normalization
Pilot Study
‘전체 데이터의 90% 학습, 10%는 평가에 이용’ 10 fold cross-validation
실험결과
Accuracy(=(TP+TN)/(P+N)): 0.77
Precision(=TP/(TP+FP)): 0.78
Sensitivity(=Recall=TP/(TP+FN)): 0.78
F1 score(=2TP/(2TP+FP+FN)): 0.78
Further Study
Further study
뇌파 패턴 분석
Normalization 최적화 (z-score, linear min-max, 3depth linear, Bezier,...)
Activation function 최적화
Network type 최적화
DBN, CNN, RNN, LSTM, RBM, DeepQ,..
Question? Comment?
'상념' 카테고리의 다른 글
나만의 로보 어드바이저(robo-advisor) 만들기 [1] (0) | 2016.08.30 |
---|---|
ECCB 2016 app (0) | 2016.08.28 |
도메인을 하나 더 구입했는데.. (0) | 2016.08.24 |
동영상의 vectorizing은 어떻게 해야하나? (0) | 2016.08.24 |
새로운 블로그 시작과 블로그의 성격 (0) | 2015.08.10 |
RECENT COMMENT