Aktiivisen oppimisen nopeuttaminen datan visualisoinnilla

Tiivistelmä. Massadatan käytön lisääntyminen, tietokoneiden laskentatehon kasvaminen ja koneoppimismenetelmien kehittyminen ovat johtaneet koneoppimissovellusten yleistymiseen. Nykyään koneoppimista käytetään monissa eri datan analysoimista ja ennustamista vaativissa tehtävissä esimerkiksi puheentunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, lääketieteellisessä kuvantamisessa, hakukoneissa ja konenäössä. Datasta oppimisen kannalta tärkeimpiä koneoppimisen osa-alueita ovat ohjattu, ohjaamaton ja puoliohjattu oppiminen. Opetettavat koneoppimisen mallit vaativat yleensä valtavan määrän opetusdataa, jotta päästäisiin hyviin tuloksiin. Ohjatussa oppimisessa datan hankkimisen lisäksi jokainen yksittäinen datanäyte tarvitsee luokkatiedon, jonka ihminen joutuu antamaan käsin. Tämä työläs ja aikaavievä kategorisointiprosessi johtaa usein virheisiin, sillä ihmisen on vaikea pysyä johdonmukaisena rajatapausnäytteiden kanssa. Aktiivisessa oppimisessa ihminen osallistuu oppimisprosessiin kategorisoimalla ainoastaan informatiivisimmat datanäytteet. Tässä datan visualisointi voi tukea opetuspäätöksissä ja parantaa tuloksia pienemmällä opetusdatan määrällä. Datan visualisoimista varten kehitettiin Python-ohjelmistotyökalu, joka tuottaa kaksiulotteisia esityksiä. Tämä tuo luokitteluongelman ihmiselle helpommin ymmärrettäväksi samalla pienentäen erityisesti virheellisesti kategorisoitujen näytteiden lukumäärää. Visualisoinneilla nopeutettiin mallin opettamista merkittävästi. MNIST-datalla opetetulla satunnaismetsäluokittelijalla päästiin 80 % luokittelutarkkuuteen 156 opetusnäytteellä ilman visualisointeja ja sama luokittelutarkkuus saavutettiin 134 opetusnäytteellä visualisointeja käyttämällä. Tosielämän epäbalansoidun oksadatan satunnaismetsäluokittelu 60 % Cohenin kappakertoimella vaati 127 näytettä ilman visualisointeja ja 63 näytettä visualisointien kanssa. Tutkimuksen yhteydessä kerätty madonmunanäytteistö luokittui satunnaismetsällä 90 % Cohenin kappakertoimella 95 opetusnäytteellä ilman visualisointeja, mutta visualisointityökalun avulla riitti 65 näytettä. Tämä työ paljasti datan visualisoinnista saatavan edun erityisesti silloin, kun parhaat esitystavat eivät ole tunnettuja käytettävälle datajoukolle.Using data visualization to accelerate active learning. Abstract. The increased use of big data, improved computational power of computers, and the development of machine learning techniques have led to the wider employment of machine learning based applications. For the time being machine learning is used for various data analysis and prediction tasks, for example, speech recognition, natural language processing, image analysis, and search engines. The machine learning approaches include supervised, unsupervised and semi-supervised schemes, each with different level of human effort. Machine learning may require an enormous amount of data to achieve good results. In supervised learning, in addition to data acquisition, each data sample needs to be labeled, which has to be done manually by humans. This laborious and time-consuming annotation operation often leads to errors since for humans it is hard to stay logical while labeling borderline samples. In active learning, humans participate in the learning process by labeling only the most informative data samples. Here data visualization can support in decisions improving results with less training data. In the context of this thesis, an approach and a software tool for visualizing high dimensional data were developed. The solution brings the structure of data easier to understand, and improves the accuracy of labeling. The approach was shown to speed up the training process of random forest classification in three comparable experiments. With MNIST hand written numerals data 80% accuracy was reached with 156 training samples without visualizations, while 134 training samples sufficed with the support of the developed tool. For an unbalanced wood material data set Cohen’s kappa coefficient of 60% was reached with 127 training samples without visualizations, while only 63 were needed with visualizations. For worm egg data gathered during the research reaching Cohen kappa of 90% required only 65 samples using the visualization approach, but otherwise 95. This work demonstrated the advantages of data visualization especially when the best representations for data are not known and are still explored

Suomalaisen verkkomedian tiedeuutisten lähteet

Tässä katsauksessa käsittelemme suomalaisten verkkomedioiden tiedejournalismia. Tarkastelemme tiedeuutisten lähteitä sekä tutkimustiedon käyttötapoja journalismissa. Koska tiedejournalismi tarjoaa tieteelle merkittävästi näkyvyyttä, olemme hyödyntäneet sen tutkimiseen tieteen yhteiskunnallisen vaikuttavuuden ja leviämisen tarkasteluun sopivaa altmetriikkaa

Effect of remdesivir post hospitalization for COVID-19 infection from the randomized SOLIDARITY Finland trial

We report the first long-term follow-up of a randomized trial (NCT04978259) addressing the effects of remdesivir on recovery (primary outcome) and other patient-important outcomes one year after hospitalization resulting from COVID-19. Of the 208 patients recruited from 11 Finnish hospitals, 198 survived, of whom 181 (92%) completed follow-up. At one year, self-reported recovery occurred in 85% in remdesivir and 86% in standard of care (SoC) (RR 0.94, 95% CI 0.47-1.90). We infer no convincing difference between remdesivir and SoC in quality of life or symptom outcomes (p > 0.05). Of the 21 potential long-COVID symptoms, patients reported moderate/major bother from fatigue (26%), joint pain (22%), and problems with memory (19%) and attention/concentration (18%). In conclusion, after a one-year follow-up of hospitalized patients, one in six reported they had not recovered well from COVID-19. Our results provide no convincing evidence of remdesivir benefit, but wide confidence intervals included possible benefit and harm.Peer reviewe

Lähetin- ja vastaanotinpareilla toteutettu älymaali

Tässä työssä tutkittiin lähetin- ja vastaanotinpareilla toteutettua älymaalia, josta valmistettiin myös prototyyppi. Älymaalin tehtävä on mitata maaliin menevien laukausten paikkatieto ja nopeus. Lähettimen pulssina käytettiin 10 µs:n pituista kanttiaaltoa, jonka jaksonaika on 100 µs:a. Lähetinpiirin toiminta perustuu kytkimenä käytettyyn MOS-transistoriin, joka pulssittaa LED:ä sen hilalle tulevan ohjaussignaalin avulla. Tämä lähetetty pulssi havaitaan vastaanottimella, jonka valoilmaisimena toimii valodiodi. Kombinaatiologiikan avulla pystytään mittaamaan pallon nopeus ja paikkatieto lähetetystä ja vastaanotetusta pulssista. Vastaanotinpiiri koostuu esivahvistimesta, jälkivahvistimesta, hysteresiskomparaattorista, vastusten jännitejaosta sekä ajuripiiristä. Esivahvistimen kaistanleveys mitoittiin 328 kHz:in ja sen vahvistuksen arvo kaistalla oli 100 dB:ä. Jälkivahvistimen vahvistus oli 21 (26,4 dB) ja sen kaistanleveydeksi saatiin ei-kääntävällä operaatiovahvistinkytkennällä 143 kHz:ä. Logiikkapiiri muodostettiin XOR-portin, AND-portin ja kiikkujen avulla. Aluksi työssä tarkasteltiin, millaisilla piirirakenteilla lähetin-, vastaanotin- ja logiikkapiirit toteutettiin ja mitoitettiin rakenteiden komponenttien arvot. Tämän jälkeen valmistettiin piirilevyt käytännön toteutusta varten. Lopuksi suoritettiin mittaukset.This Bachelor’s Thesis explored the smartgoal which one was implemented with transmitter receiver pairs. The purpose of the smartgoal is to measure the speed and the location of the shots which are going to goal. As the pulse of transmitter has been used 10 µs square wave which has 100 µs period. The performance of transmitter is based on MOS transistor which has been used as a switch. It pulses LED with a control signal which is coming to gate. The transmitted pulse is detected with the receiver, in which the photodiode acts as a photo detector. The speed and the location of the shot can be measured with digital logic gates from transmitted and received pulse. The receiver circuit consists of a preamplifier, a post-amplifier, a comparator with hysteresis and a driver circuit. The bandwidth and gain of the preamplifier was designed to be 328 kHz and 100dB, respectively. The gain of the post-amplifier was 21 (26.4 dB) and its bandwidth implemented with non-inverting amplifier was 143 kHz. The logic circuit was constructed with a XOR-gate, an AND-gate and D-type flip flops. At first, this Bachelor’s Thesis examines which kind of circuit structures transmitter, receiver and logic circuit was implemented. In addition, the values of components were calculated to achieve wanted performances. After that, the circuit boards were manufactured for practical implementation. Finally, the measurements were made

Einfluss der systemischen Entzündungsparameter auf Morbidität und Mortalität nach TAVI

Retrospektive Analyse von 255 Patienten nach TAVI hinsichtlich möglicher Prognoseparameter auf die 30d-Mortalität. Untersuchung mittels eine deskriptiven Analyse sowie einer uni- und multivariaten Berechnung im logistischen Regressionsmodell. (Systemische Entzündungsparameter postoperativ, Alter, Geschlecht, Ejektionsfraktion ≤40%, EuroScore I, präoperativ vorhandene Komorbiditäten (KHK, Z.n. Stent, Z.n. ACVB), Kontrastmittelgabe, OP-Dauer, Fremdblutgabe

Suomalaisen verkkomedian tiedeuutisten lähteet

publishedVersionNon peer reviewe

Educational trajectories of immigrant-origin youths in Finland : A mixed methods analysis

This article examines the educational trajectories envisioned by immigrant-origin youths. The mixed-methods research draws upon quantitative (N = 445) and interview data (n = 112). Whereas most prior research focuses on educational achievement or educational attainment of immigrant-origin youth, this article focuses on their outlooks concerning education and occupation. We determined the educational and career aspirations and expectations immigrant-origin youths have and in the ways their aspirations differ from those of Finnish-origin youths. We also seek to discover how this possible aspiration paradox is reflected in the trajectories envisioned by immigrant-origin youths. We confirm earlier findings showing that immigrant-origin youths have both a strong belief in education and the will to achieve success in tertiary-level education. We also argue for diversity of vocationally oriented youth: whereas Finnish-origin youths often share determinate vocational outlooks, immigrant-origin youths are more likely to aim for tertiary education via vocational education.Peer reviewe

Comparison of Indirect CO2-emissions of Different Renewable Transport Fuels

The European Union's goal is to increase the share of renewable energy sources to 20 per cent and that of liquid biofuels for transport to at least 10 per cent by 2020. Liquid biofuels for transport are, for example, biodiesel and bioethanol. Their use is not assumed to increase CO2-emissions in the atmosphere. However, production processes of transport fuels need energy causing indirect CO2-emissions. To evaluate the environmental burden of these biofuels it is important to consider indirect CO2-emissions in analyses, too. This study defines indirect CO2-emissions for Digestion process, Bioethanol process, FT-process (Fischer-Tropsch-process) and Bio-SNG-process and compares their environmental burden.Peer reviewe