Smadzeņu noslēpumu atklāšana: Topoloģiskā pieeja.
Pārrāvuma pētījumā "Topoloģisks klasifikators smadzeņu stāvokļu raksturošanai: Kad forma ir svarīgāka par variāciju" pētnieki Aina Ferra (Aina Ferrà), Glorija Čečīni (Gloria Cecchini), Frics-Pere Nobbe Fišass (Fritz-Pere Nobbe Fisas), Karless Kasakuberta (Carles Casacuberta) un Ignasi Kos (Ignasi Cos) ir ieviesuši jaunu pieeju smadzeņu stāvokļu izpratnei.
Pētījums
Pētnieki izmantoja uz Topoloģisko datu analīzi (TDA) balstītu klasifikatoru, lai pētītu datu mākoņu formu, izmantojot noturības deskriptorus. Šī pieeja nodrošina kvantitatīvu pētāmās datu kopas specifisko topoloģisko īpašību raksturojumu.
Klasifikators darbojas pēc principa, novērtējot kvantitatīvi nosakāmas topoloģisko metriku izmaiņas, ko izraisa jaunu ievades datu apakškopas papildināšana. Komanda izmantoja šo klasifikatoru ar augstas dimensijas elektroencefalogrāfisko (EEG) datu kopu, kas ierakstīta vienpadsmit dalībniekiem lēmumu pieņemšanas eksperimenta laikā, kurā, manipulējot ar sociālo spiedienu, tika izraisīti trīs motivācijas stāvokļi.
Galvenie secinājumi
Rezultāti parādīja, ka TDA klasifikators ne tikai nodrošina precizitāti tuvākā kaimiņa klasifikatora precizitātes robežās, bet arī sniedz formālu priekšstatu par datu kopas struktūru un tās iekšējās dimensijas novērtējumu.
Interesanti, ka viņi atklāja, ka viņu TDA klasifikatora precizitāte kopumā nav jutīga pret izskaidroto dispersiju, bet gan pret formu, pretēji tam, kā tas notiek ar lielāko daļu mašīnmācīšanās klasifikatoru.
Ietekme uz notikumu prognozēšanu
Šā pētījuma secinājumiem ir būtiska ietekme uz notikumu prognozēšanu. TDA klasifikatora spēja sniegt pamatotu priekšstatu par datu struktūru un parādībām, ko raksturo konkrētas datu kopas, var uzlabot mūsu izpratni un prognozēšanas iespējas.
Jo īpaši tas, ka TDA klasifikators ir jutīgāks pret formu nekā dispersiju, liecina, ka tas varētu būt efektīvāks notikumu prognozēšanā scenārijos, kur forma vai struktūra ir svarīgāka nekā dispersija. Tas potenciāli varētu radīt apvērsumu tādās jomās kā neirozinātne, kur sarežģītu smadzeņu stāvokļu izpratnei un prognozēšanai ir izšķiroša nozīme.
Secinājums
Nobeigumā jāsecina, ka šis pētījums ir nozīmīgs solis uz priekšu mūsu izpratnē par smadzeņu stāvokļiem un paver jaunas iespējas izmantot topoloģisko datu analīzi notikumu prognozēšanā. Šāda klasifikatora priekšrocība salīdzinājumā ar klasisko mašīnmācīšanās klasifikatoru ir tā, ka tam būtu jāsniedz pamatota intuīcija par datu kopas specifiskajiem aspektiem, kas ir atbildīgi par klašu nošķiramību.