Ensemble Learning for Extremely Imbalced Data Flows
Apprentissage Ensembliste sur des flux de données extrêmement déséquilibrés
Résumé
Machine learning is the study of designing algorithms that learn from trainingdata to achieve a specific task. The resulting model is then used to predict overnew (unseen) data points without any outside help. This data can be of manyforms such as images (matrix of pixels), signals (sounds,...), transactions (age,amount, merchant,...), logs (time, alerts, ...). Datasets may be defined to addressa specific task such as object recognition, voice identification, anomaly detection,etc. In these tasks, the knowledge of the expected outputs encourages a supervisedlearning approach where every single observed data is assigned to a label thatdefines what the model predictions should be. For example, in object recognition,an image could be associated with the label "car" which suggests that the learningalgorithm has to learn that a car is contained in this picture, somewhere. This is incontrast with unsupervised learning where the task at hand does not have explicitlabels. For example, one popular topic in unsupervised learning is to discoverunderlying structures contained in visual data (images) such as geometric formsof objects, lines, depth, before learning a specific task. This kind of learning isobviously much harder as there might be potentially an infinite number of conceptsto grasp in the data. In this thesis, we focus on a specific scenario of thesupervised learning setting: 1) the label of interest is under represented (e.g.anomalies) and 2) the dataset increases with time as we receive data from real-lifeevents (e.g. credit card transactions). In fact, these settings are very common inthe industrial domain in which this thesis takes place.
L'apprentissage machine est l'étude de la conception d'algorithmes qui apprennent à partir des données d'apprentissage pour réaliser une tâche spécifique. Le modèle résultant est ensuite utilisé pour prédire de nouveaux points de données (invisibles) sans aucune aide extérieure. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes telles que des images (matrice de pixels), des signaux (sons,...), des transactions (âge, montant, commerçant,...), des journaux (temps, alertes, ...). Les ensembles de données peuvent être définis pour traiter une tâche spécifique telle que la reconnaissance d'objets, l'identification vocale, la détection d'anomalies, etc. Dans ces tâches, la connaissance des résultats escomptés encourage une approche d'apprentissage supervisé où chaque donnée observée est assignée à une étiquette qui définit ce que devraient être les prédictions du modèle. Par exemple, dans la reconnaissance d'objets, une image pourrait être associée à l'étiquette "voiture" qui suggère que l'algorithme d'apprentissage doit apprendre qu'une voiture est contenue dans cette image, quelque part. Cela contraste avec l'apprentissage non supervisé où la tâche à accomplir n'a pas d'étiquettes explicites. Par exemple, un sujet populaire dans l'apprentissage non supervisé est de découvrir les structures sous-jacentes contenues dans les données visuelles (images) telles que les formes géométriques des objets, les lignes, la profondeur, avant d'apprendre une tâche spécifique. Ce type d'apprentissage est évidemment beaucoup plus difficile car il peut y avoir un nombre infini de concepts à saisir dans les données. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur un scénario spécifique du cadre d'apprentissage supervisé : 1) l'étiquette d'intérêt est sous-représentée (p. ex. anomalies) et 2) l'ensemble de données augmente avec le temps à mesure que nous recevons des données d'événements réels (p. ex. transactions par carte de crédit). En fait, ces deux problèmes sont très fréquents dans le domaine industriel dans lequel cette thèse se déroule.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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