FM Krista Longi väittelee perjantaina 2.9.2022 klo 13 Helsingin yliopiston Exactum-rakennuksen auditoriossa B123 (Pietari Kalmin katu 5, 1. kerros) aiheesta Gaussian Processes and Convolutional Neural Networks for Modeling Sensor Data. Vastaväittäjänä toimii apulaisprofessori Niklas Wahlström (Uppsala Universitet, Ruotsi) ja kustoksena apulaisprofessori Arto Klami (Helsingin yliopisto). Väitöstilaisuus pidetään englanniksi.
Krista Longin väitöskirja on osa Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen osastolla ja Multi-Source Probabilistic Inference -ryhmässä tehtävää tutkimusta. Väitöskirjatyön ohjaajana on toiminut apulaisprofessori Arto Klami (Helsingin yliopisto).
Konvoluutioneuroverkot ja Gaussiset prosessit sensoridatan analysoimiseen
Erilaiset sensorit keräävät jatkuvasti dataa meistä ja ympäristöstämme, kuten ilmanlaadusta tai ihmisen sykkeestä. Tuloksena on pitkiä aikasarjahavaintoja, joita usein kutsutaan myös signaaleiksi. Tässä työssä kehitetään koneoppimismenetelmiä sensoridatan analysoimiseen. Motivaationa työssä on kolme erilaista käytännön sovellusta. Ensimmäisessä pyritään parantamaan Wi-Fi-verkkojen toimintaa tunnistamalla häiriötä aiheuttavia laitteita spektridatasta. Toisessa käytetään ultraääntä paikallistamaan kohteita suljettujen säiliöden sisällä. Kolmannessa mallinnetaan auton moottoria ja sen päästöjä.
Koneoppiminen muodostaa malleja monimutkaisista järjestelmistä havaintojen pohjalta. Tässä työssä kehitetään malleja, jotka sopivat erityisesti aikasarjojen analysointiin. Nämä mallit perustuvat kahteen erilaiseen malliperheeseen: konvoluutioneuroverkkoihin ja Gaussisiin prosesseihin. Työssä kehitetään konvoluutioneuroverkkoja sekä yksi- että kaksiulotteisen signaalidatan analysointiin ja lisäksi osoitetaan, että niiden avulla voidaan tulkita myös signaaleja jotka on hajautettu satunnaisesti mittausalueen kasvattamiseksi. Työssä kehitetään Gaussisia prosesseja tapauksiin, joissa havainnot ovat integraaleja tuntemattoman funktion yli ja yleistetään menetelmä myös tilanteisiin joissa tuntemattoman funktion arvot ovat rajoitettuja, esimerkiksi ei-negativisia. Lisäksi esittelemme tavan, jolla Gaussisia prosesseja hyödyntävät tila-avaruusmallit pystyvät oppimaan sekä pitkän että lyhyen aikavälin ilmiöitä käyttämällä opettamiseen datan eri resoluutioita.
Työssä käsiteltävissä sovelluksissa datan määrä on verrattain pieni, sillä data on kerätty manuaalisesti vain pienellä määrällä sensoreita. Tässä työssä esitellään myös ratkaisuja pieniin datamääriin liittyviin haasteisiin. Näytämme, miten data voidaan kerätä niin, että se sisältää mahdollisimman paljon informaatiota pienistä resursseista huolimatta, tapauksissa, joissa havainnot vastaavat integraaleja alueiden yli. Konvoluutioneuroverkot tyypillisesti tarvitsevat opettamiseen paljon dataa, mutta työ esittelee miten opettamisessa voidaan täydentää luokiteltua dataa luokittelemattomalla datalla hyödyntämällä sensoridatan aikajatkuvuutta.
Väitöskirjan saatavuus
Väitöskirjan elektroninen versio on saatavilla Helsingin yliopiston e-thesis-palvelussa osoitteessa http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-51-8406-1.
Painettuja väitöskirjoja voi tiedustella väittelijältä itseltään: krista.longi@helsinki.fi.