Combiner l'apprentissage génératif et l'apprentissage contrastif pour les séquences d'événements

Cet article se penche sur une nouvelle façon d'apprendre à partir de Séquences d'événements sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées. Les séquences d'événements sont importantes dans de nombreux domaines, comme la banque, le shopping en ligne et les soins de santé. L'objectif est de trouver des moyens de mieux comprendre et représenter ces séquences pour améliorer diverses applications.

Dans cette étude, on examine deux méthodes populaires d'apprentissage : la Modélisation Générative et l'Apprentissage contrastif. On cherche à savoir si combiner ces méthodes peut donner de meilleures performances que d'utiliser chaque méthode séparément. On introduit une nouvelle approche qui fusionne ces deux techniques en traitant leurs sorties comme différents types d'informations.

#Motivation

On trouve des séquences d'événements dans de nombreuses applications pratiques. Par exemple, dans les soins de santé, cela peut impliquer une série de visites ou de traitements de patients. Dans la banque, elles peuvent montrer les transactions des utilisateurs. Avec la montée des données, il y a une forte demande pour des méthodes efficaces de modélisation de ces informations.

La plupart des techniques d'Apprentissage auto-supervisé, qui permettent aux modèles d'apprendre à partir de données sans avoir besoin d'exemples étiquetés, tendent à se concentrer sur les images, le texte et les données temporelles. En vision par ordinateur, l'apprentissage contrastif a montré d'excellents résultats, tandis qu'en traitement du langage naturel, les méthodes génératives sont largement utilisées. Cependant, l'application de ces techniques aux séquences d'événements n'a pas été profondément explorée.

Les objectifs de cette étude sont :

1. Analyser comment l'apprentissage génératif et l'apprentissage contrastif peuvent être utilisés pour le pré-entraînement et l'apprentissage des représentations dans les séquences d'événements.
2. Voir si ces méthodes peuvent fonctionner ensemble pour améliorer les résultats.

#Contributions

On est parmi les premiers à se pencher sur la modélisation générative spécifiquement pour les séquences d'événements. On a créé une nouvelle méthode appelée le Modèle d'Événements d'Apprentissage Multimodal (MLEM) qui aligne deux stratégies de pré-entraînement. Nos résultats suggèrent que ce modèle combiné surpasse souvent les méthodes existantes dans diverses tâches et ensembles de données.

On a aussi trouvé deux points clés :

1. L'approche générative fonctionne particulièrement bien dans les tâches liées à la prédiction de quand et quels types d'événements vont se produire ensuite.
2. Bien que la plupart des méthodes fonctionnent bien lorsque l'ordre des événements est légèrement modifié, elles rencontrent des difficultés significatives avec des données synthétiques où le timing est crucial. Cela indique que certaines séquences d'événements peuvent être efficacement comprises sans considérer l'ordre des événements.

On fournit tout le code source de nos expériences pour aider à la recherche future.

#Travaux Connus

Plusieurs méthodes existent déjà en apprentissage génératif et contrastif. Les méthodes génératives ont avancé ces dernières années, surtout en traitement du langage naturel, où la prédiction du mot suivant est une approche courante. En apprentissage contrastif, les modèles visent à rapprocher des séquences similaires tout en éloignant celles qui sont différentes.

Certaines recherches ont tenté de mélanger ces méthodes, se concentrant souvent sur la combinaison de leurs fonctions de perte. Cependant, peu d'études ont pleinement exploré leurs avantages potentiels lorsqu'elles sont utilisées ensemble. Notre travail entre dans cette catégorie, proposant de nouvelles façons de fusionner efficacement les techniques génératives et contrastives.

#Techniques d'Apprentissage Auto-Supervisé

Dans l'apprentissage auto-supervisé, on utilise de grandes quantités de données non étiquetées pour améliorer les performances du modèle. Cela peut être fait à travers différentes stratégies, y compris l'apprentissage génératif et contrastif.

#Apprentissage Contrastif

Dans l'apprentissage contrastif, l'objectif est de créer une représentation compacte d'une séquence en rapprochant des éléments similaires tout en éloignant les éléments dissemblables. Cela se fait en échantillonnant des sous-séquences à partir d'une séquence principale et en mesurant la distance entre leurs représentations.

#Modélisation Générative

La modélisation générative vise à créer de nouvelles instances qui ressemblent aux données d'entraînement. L'accent est mis sur l'entraînement d'un modèle pour prédire l'événement suivant dans une séquence basé sur les événements précédents. Cela implique de reconstruire toute la séquence à travers ce processus prédictif.

#Approche MLEM

Le Modèle d'Événements d'Apprentissage Multimodal (MLEM) combine les forces des méthodes génératives et contrastives. Dans notre approche, les encodeurs génératifs et contrastifs traitent les mêmes séquences d'événements et leurs sorties sont alignées pour améliorer la performance globale.

Le MLEM nécessite un modèle contrastif bien entraîné pour générer des embeddings précis des séquences d'événements. On aligne ensuite ces embeddings avec ceux du modèle génératif, ce qui nous permet de tirer parti des deux approches.

#Ensembles de Données

On a évalué nos méthodes sur plusieurs ensembles de données qui représentent différents aspects des séquences d'événements :

1. ABank : Données sur les transactions bancaires, axées sur la prédiction des défauts des utilisateurs.
2. Âge : Données de transactions classées par différents groupes d'âge selon le comportement des utilisateurs.
3. PhysioNet : Données d'événements médicaux destinées à prédire les résultats des patients à l'hôpital.
4. Pendule : Un ensemble de données synthétiques simulant le mouvement d'un pendule, qui se concentre sur la prédiction de sa longueur en utilisant des séquences de coordonnées.
5. TaoBao : Données d'activité des utilisateurs d'une plateforme de shopping en ligne, prédisant le comportement d'achat futur.

Chaque ensemble de données contient différentes caractéristiques, et on s'est assuré de bien les préparer pour nos modèles.

#Évaluation des Méthodes Auto-Supervisées

Pour évaluer l'efficacité de nos méthodes, on s'est concentré sur deux objectifs principaux : la qualité des embeddings générés et l'efficacité de l'ajustement fin des modèles.

#Objectifs Principaux

Pour mesurer la qualité des embeddings, on les a testés sur diverses tâches. Cela a inclus la prédiction d'attributs donnés une séquence entière ou la prédiction de l'événement suivant basé sur les précédents. On a aussi examiné la prévision du timing des événements à venir.

#Objectifs Secondaires

On a utilisé des indicateurs supplémentaires pour évaluer davantage la qualité des embeddings. On a mesuré à quel point les embeddings étaient uniformément répartis (anisotropie) et à quel point ils capturaient bien les principales dimensions d'information (dimension intrinsèque).

#Résultats

Nos résultats indiquent que l'approche MLEM fonctionne bien dans de nombreuses tâches et ensembles de données. Les résultats suggèrent que la combinaison des méthodes génératives et contrastives peut améliorer les performances, surtout pour les séquences d'événements.

#Anisotropie et Dimension Intrinsèque

On a évalué l'anisotropie et la dimension intrinsèque des embeddings produits par différentes stratégies de pré-entraînement. Le MLEM a montré les meilleurs résultats, indiquant qu'il capture plus d'informations et maintient une meilleure distribution par rapport aux autres méthodes.

#Robustesse des Embeddings

On a aussi examiné la robustesse de nos embeddings de modèle face aux changements. On a testé comment le fait de retirer ou de mélanger des événements dans une séquence affectait les performances. Fait intéressant, nos résultats ont montré que le MLEM était quelque peu sensible aux données manquantes mais présentait des sorties stables lorsque les événements étaient mélangés.

#Conclusion

Cette étude fournit des insights précieux pour améliorer les techniques auto-supervisées pour les séquences d'événements. En combinant l'apprentissage génératif et l'apprentissage contrastif, on a montré qu'il est possible d'obtenir de meilleurs résultats que d'utiliser l'une ou l'autre méthode seule.

Nos découvertes soulignent les avantages potentiels de l'utilisation de modèles auto-supervisés pré-entraînés, particulièrement ceux qui mettent l'accent sur l'apprentissage génératif. Les recherches futures pourraient étendre cette approche, en examinant différentes configurations et en explorant des ensembles de données variés pour valider davantage nos méthodes et résultats.

En résumé, le MLEM se distingue comme une technique prometteuse pour traiter les séquences d'événements, ouvrant de nouvelles voies pour de futurs travaux dans ce domaine.