Integration persönlicher Kenntnisse in maschinelles Lernen Vorhersagen

Maschinenlernmodelle können helfen, Entscheidungen basierend auf einer Menge an Daten zu treffen. Allerdings verpassen diese Modelle oft das persönliche Wissen, das Individuen über ihre eigenen Situationen haben. Zum Beispiel könnte ein Modell, das psychische Gesundheitsergebnisse vorhersagt, das soziale Unterstützungssystem eines Patienten nicht berücksichtigen, das für jede Person sehr unterschiedlich sein kann. Dieser Artikel stellt die Idee der menschlichen Merkmalsintegration vor, die darauf abzielt, wichtiges persönliches Wissen von Nutzern in die Vorhersagen des Maschinenlernens einzubeziehen, ohne dass sie Experten auf dem Gebiet sein müssen.

#Die Bedeutung von persönlichem Wissen

Maschinenlernmodelle sind darauf ausgelegt, schnelle und präzise Vorhersagen für viele Menschen zu liefern. Ob es um eine Rezeptempfehlung oder eine Kreditbewertung geht, diese Modelle können Daten verarbeiten und Ergebnisse effizient liefern. Allerdings konzentriert sich die Information, die zum Trainieren dieser Modelle verwendet wird, oft auf eine grundlegende Menge an Eingaben, was die einzigartige Situation eines Individuums möglicherweise nicht vollständig erfasst.

Nehmen wir das Beispiel der Vorhersage von Ergebnissen für psychisch kranke Patienten. Eine typische Methode besteht darin, elektronische Gesundheitsakten (EHRs) von vielen Patienten zu verwenden. Während EHRs zahlreiche Variablen zu Diagnosen, Behandlungen und Verwendungen enthalten, spielen persönliche Faktoren ebenfalls eine signifikante Rolle. Die Umstände jedes Patienten sind unterschiedlich: Der eine könnte einen Job haben, der seinen Schlaf beeinflusst, ein anderer könnte kein starkes Unterstützungsnetzwerk haben, und ein dritter könnte mit Transportproblemen konfrontiert sein. Wenn man persönliches Wissen berücksichtigt, könnten Maschinenlernmodelle genauere Vorhersagen treffen und die gesamte Erfahrung für die Nutzer verbessern.

Persönliches Wissen kommt aus gelebten Erfahrungen, die entscheidend für die Vorhersage von Lebensausgängen sein können. Diese Art von Wissen unterscheidet sich von formalem Wissen, das etablierte Theorien und Methoden umfasst. Das vorgeschlagene Konzept der menschlichen Merkmalsintegration erlaubt es Nutzern, ihr persönliches Wissen als neue Merkmale in die Vorhersagen einzubeziehen, ohne den zugrunde liegenden Vorhersageprozess verstehen zu müssen.

#Charakterisierung der menschlichen Merkmalsintegration

Die Idee der menschlichen Merkmalsintegration basiert auf zwei Hauptpunkten. Erstens gibt es menschliche Merkmale, die das Maschinenlernssystem nicht in seinen Vorhersagen verwendet, die eine Person aber bereitstellen kann. Diese Merkmale können entscheidend für die genauen Vorhersagen sein. Zweitens kann die Relevanz dieser Merkmale von Individuum zu Individuum stark variieren. Was für einen Patienten wichtig ist, mag für einen anderen nicht von Bedeutung sein.

Das schafft einen Bedarf an neuen Methoden, um diese menschlichen Merkmale erfolgreich zu nutzen. Da die Nutzer oft kein Expertenwissen über Entscheidungsfindung haben, könnten traditionelle Methoden, die auf menschlichen Vorhersagen basieren, nicht gut funktionieren. Ausserdem bedeuten die unterschiedlichen Bedürfnisse der Individuen, dass man nicht einfach ein paar zusätzliche Fragen zu einem Fragebogen hinzufügen kann; was wichtig ist, variiert erheblich zwischen verschiedenen Nutzern.

#Nutzerstorys, die den Bedarf an persönlichem Wissen verdeutlichen

Um die Bedeutung der menschlichen Merkmalsintegration zu verstehen, betrachten wir zwei fiktive Szenarien.

#Szenario 1: Medizinische Vorhersage für einen transgeschlechtlichen Patienten

Ein trans Mann besucht die Notaufnahme, während er Testosteron nimmt. Ein ML-Modell stuft ihn als Risiko für ein zukünftiges kardiovaskuläres Ereignis ein, aufgrund seiner hohen Hämoglobinwerte, die für einen weiblichen Geschlechtsmarker als abnormal betrachtet werden. Das Modell weiss jedoch nichts über seine Testosteronbehandlung, da es nur auf den begrenzten Daten aus der Notaufnahme basiert.

In diesem Fall hat der Patient nicht das medizinische Wissen, um zu verstehen, warum die Vorhersage gemacht wurde und ob sie korrekt ist. Bei der menschlichen Merkmalsintegration könnte das Modell den Patienten einfach fragen, ob er Testosteron nimmt. Dieses persönliche Wissen würde dem Modell helfen, eine genauere Risikobewertung für den Patienten zu liefern.

#Szenario 2: Kinderschutzdienste, die ein Kind mit Verhaltensproblemen kennzeichnen

Eine Familie mit einem Kind, das mit einer störenden Stimmungsschwankungsstörung (DMDD) diagnostiziert wurde, erhält eine Nachverfolgungsmitteilung von den Kinderschutzdiensten (CPS) aufgrund der aggressiven Ausbrüche des Kindes. Das Modell erkennt diese Ausbrüche nicht als im Zusammenhang mit DMDD stehend und schlägt eine Intervention durch CPS vor.

Die Familie ist sich nicht bewusst, dass dieses Etikett das Kind dazu bringen kann, die benötigte psychiatrische Versorgung zu erhalten, anstatt von CPS unter die Lupe genommen zu werden. In dem vorgeschlagenen Setting würde das Modell die Familie nach dem Zustand ihres Kindes fragen, anstatt Annahmen zu treffen, was es ihnen ermöglichen würde, relevante Informationen bereitzustellen, die das Kind in die angemessene Versorgung lenken würden.

#Aktuelle Methoden vs. menschliche Merkmalsintegration

Die bestehenden Methoden zur Kombination von menschlichem Wissen mit Maschinenlernen erfordern von den Nutzern, dass sie domänenspezifisches Wissen haben. Das macht sie ungeeignet für Situationen, in denen die Nutzer keine Experten sind.

#Post-hoc-Vorhersagekombinationen

Es gibt Methoden zur Kombination von Vorhersagen aus verschiedenen Quellen, um die Genauigkeit zu verbessern. Dazu gehört die Verwendung einer Mischung von Experten, wobei ein Experte menschlich ist. Diese Methoden können jedoch scheitern, wenn kein Entscheidungsträger eine genaue Vorhersage liefert. Sie hängen oft davon ab, dass die Nutzer in der Lage sind, selbst korrekte Vorhersagen zu treffen, was möglicherweise nicht realistisch ist.

#Erklärungen für Maschinenlernen

Einige interpretierbare Maschinenlernmodelle versuchen, ihre Vorhersagen zu erklären, sodass die Nutzer ihr Wissen mit den Ausgaben des Modells kombinieren können. Dies setzt jedoch voraus, dass der Nutzer mit den richtigen Vorhersagemethoden vertraut ist, was erneut ein Niveau an Expertise annimmt, das möglicherweise nicht vorhanden ist.

#Ein neuer Ansatz: menschliche Merkmalsintegration

Die menschliche Merkmalsintegration bietet eine andere Lösung. Indem erkannt wird, dass Nutzer persönliches Wissen haben und dieses Wissen in die Vorhersagen einbringen sollten, adressiert dieser Ansatz die Lücke, die von bestehenden Methoden hinterlassen wird. Nutzer müssen keine Vorhersagen erstellen oder den Prozess verstehen; sie müssen lediglich Einblicke basierend auf ihren Erfahrungen bereitstellen.

#Problemdefinition: Abfragen menschlicher Merkmale zur Testzeit

Die zentrale Herausforderung der menschlichen Merkmalsintegration besteht darin, wie man Nutzer zur Testzeit nach relevanten Merkmalen fragt, während man eine überschaubare Anzahl von Abfragen beibehält. Nutzer mit zu vielen Fragen zu überladen, kann den Workflow stören und zu einer schlechten Erfahrung führen. Ausserdem variieren die Merkmale, die wichtig sind, von einem Nutzer zum anderen, was es schwierig macht, den Ansatz zu standardisieren.

Um diese Probleme zu lösen, zielt der Ansatz darauf ab, eine kleine, aber nützliche Menge an Merkmalen von jedem Nutzer zu beschaffen, wobei die Bedeutung des persönlichen Wissens bei der Gestaltung von Maschinenlernvorhersagen anerkannt wird.

#Technische Herausforderungen bei der menschlichen Merkmalsintegration

Es gibt mehrere technische Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um die menschliche Merkmalsintegration erfolgreich umzusetzen.

#1. Erwerben von Modellparametern für menschliche Merkmale

Eine Herausforderung besteht darin, Modellparameter zu erhalten, die den menschlichen Merkmalen entsprechen. Das ist tricky, da das Abfragen der Nutzer nach Merkmalswerten Kosten verursacht. Effiziente Wege zu finden, um diese Daten zu sammeln, möglicherweise durch Finanzierung oder aktives Lernen, ist entscheidend.

#2. Annäherung der Wahrscheinlichkeit nicht abgefragter menschlicher Merkmale

Das Berechnen von Wahrscheinlichkeiten für nicht abgefragte Merkmale ist wichtig, um genaue Vorhersagen zu machen. Dies kann durch Modellierung der Verteilung menschlicher Merkmale geschehen, erfordert jedoch Zugang zu Daten, was eine Herausforderung darstellen könnte.

#3. Annäherung des idealisierten Ziels ohne Kenntnis der Nutzerlabel

Die letzte Herausforderung besteht darin, das Ziel ohne Labels für Testinstanzen zu schätzen. Dies kann mit Methoden zur Unsicherheitsreduktion angegangen werden, anstatt sich auf bekannte Unterschiede zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Labels zu verlassen.

#Implementierung der menschlichen Merkmalsintegration

Dieser Artikel skizziert einen allgemeinen Ansatz zur menschlichen Merkmalsintegration, der das Abfragen informativer Merkmale von Nutzern umfasst. Eine einfache Lösung wird erörtert, die die Integration menschlichen Wissens während der Vorhersagen ermöglicht.

#Ansatz für Herausforderung 1: Zugang zu menschlichen Merkmalen während des Trainings annehmen

Um die Herausforderung des Erwerbs von Modellparametern anzugehen, nehmen wir Zugang zu menschlichen Merkmalen während des Trainings an. Dies könnte in Umgebungen machbar sein, in denen das Budget es zulässt, zusätzliche Merkmalsdaten durch Methoden wie Crowdsourcing oder klinische Studien zu sammeln.

#Ansatz für Herausforderung 2: Modellunabhängigkeit

Die Herausforderung, die Wahrscheinlichkeit nicht abgefragter Merkmale zu approximieren, wird angegangen, indem der Zugang zu menschlichen Merkmalen während des Trainings angenommen wird. Darüber hinaus vereinfachen wir die Berechnungen, indem wir die menschlichen Merkmale als unabhängig behandeln, was möglicherweise nicht immer die Realität widerspiegelt, aber den Ansatz handhabbarer macht.

#Ansatz für Herausforderung 3: Minimierung der prädiktiven Entropie

Ohne wahre Labels konzentrieren wir uns darauf, die Vorhersageunsicherheit zu minimieren, anstatt Unterschiede zu echten Labels zu messen. Indem wir nach menschlichen Merkmalen suchen, die die Unsicherheit reduzieren, erhöhen wir die Wahrscheinlichkeit von genaueren Vorhersagen.

#Vorläufige Experimente

Um den vorgeschlagenen Ansatz zu bewerten, wurden vorläufige Experimente durchgeführt, um seine praktischen Implikationen zu beurteilen. Drei Hauptfragen wurden untersucht.

#RQ1: Verbessern menschliche Merkmale die Vorhersagen?

Die erste Frage untersucht, ob ein paar menschliche Merkmale die Vorhersagen verbessern können. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung menschlicher Merkmale die prädiktive Leistung erheblich steigert, was darauf hinweist, dass Methoden, die dieses Wissen einbeziehen, wertvoll sind.

#RQ2: Ist die Merkmalsauswahl auf Instanzebene besser als auf Datensatzebene?

Die zweite Frage untersucht, ob die Auswahl von Merkmalen auf individueller Ebene mehr Vorteile bietet als die Verwendung eines gemeinsamen Sets über Instanzen hinweg. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass individualisierte Merkmalsabfragen bessere Ergebnisse liefern als gemeinsame Merkmale, was die Notwendigkeit massgeschneiderter Ansätze hebt.

#RQ3: Wer ist besser darin, menschliche Merkmale auszuwählen: Nutzer oder Algorithmen?

Die letzte Frage fragt, ob Nutzer oder Algorithmen besser geeignet sind, relevante Merkmale auszuwählen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein algorithmischer Ansatz, der systematisch Nutzer nach spezifischen Merkmalen abfragt, effektiver ist als es den Nutzern zu überlassen, welche Merkmale sie bereitstellen.

#Fazit

Nutzer besitzen persönliche Erfahrungen, die die Vorhersagen von Maschinenlern-Systemen erheblich beeinflussen können. Die traditionellen Methoden zur Einbeziehung dieses Wissens sind unzureichend, insbesondere wenn die Nutzer keine Fachkenntnisse haben. Die menschliche Merkmalsintegration bietet eine Lösung, indem sie es Nutzern ermöglicht, ihr persönliches Wissen zu teilen, ohne den Vorhersageprozess verstehen zu müssen.

Dieser Artikel hat die menschliche Merkmalsintegration charakterisiert, ihr Potenzial durch Nutzerstorys hervorgehoben und ihre Relevanz im aktuellen Umfeld des Maschinenlernens diskutiert. Das vorgeschlagene Rahmenwerk und die verschiedenen Herausforderungen ebnen den Weg für zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich. Erste Experimente bieten vielversprechende Hinweise auf die Effektivität des Ansatzes. Insgesamt stellt die Einbeziehung persönlichen Wissens in Maschinenlernvorhersagen einen wertvollen Schritt zur Verbesserung der Relevanz und Genauigkeit dieser Systeme dar.