No description available.

Cette thèse est motivée par le diagnostic et l’évaluation des maladies neuro-dégénératives et dans le but de diagnostique sur la base de l’attention visuelle.Néanmoins, le dépistage à grande échelle de la population n’est possible que si des modèles de prédiction automatique suffisamment robustes peuvent être construits. Dans ce contexte nous nous intéressons `a la conception et le développement des modèles de prédiction automatique pour un contenu visuel spécifique à utiliser dans l’expérience psycho-visuelle impliquant des patients atteints des maladies neuro-dégénératives. La difficulté d’une telle prédiction réside dans une très faible quantité de données d’entraînement. Les modèles de saillance visuelle ne peuvent pas être fondés sur les caractérisitiques “bottom-up” uniquement, comme le suggère la théorie de l’intégration des caractéristiques. La composante “top-down” de l’attention visuelle humaine devient prépondérante au fur et à mesure d’observation de la scène visuelle. L’attention visuelle peut-être prédite en se basant sur les scènes déjà observées. Les réseaux de convolution profonds (CNN) se sont révèlés être un outil puissant pour prédire les zones saillantes dans les images statiques.Dans le but de construire un modèle de prédiction automatique pour les zones saillantes dans les vidéos naturels et intentionnellement dégradées, nous avons conçu une architecture spécifique de CNN profond. Pour surmonter le manque de données d’apprentissage,nous avons conçu un système d’apprentissage par transfert dérivé de la méthode de Bengio.Nous mesurons ses performances lors de la prédiction de régions saillantes. Les r´esultatsobtenus sont int´eressants concernant la r´eaction des sujets t´emoins normaux contre leszones d´egrad´ees dans les vid´eos. La comparaison de la carte de saillance pr´edite des vid´eosintentionnellement d´egrad´ees avec des cartes de densit´e de fixation du regard et d’autresmod`eles de r´ef´erence montre l’int´erˆet du mod`ele d´evelopp´e. / This thesis is motivated by the diagnosis and the evaluation of the dementia diseasesand with the aim of predicting if a new recorded gaze presents a complaint of thesediseases. Nevertheless, large-scale population screening is only possible if robust predictionmodels can be constructed. In this context, we are interested in the design and thedevelopment of automatic prediction models for specific visual content to be used in thepsycho-visual experience involving patients with dementia (PwD). The difficulty of sucha prediction lies in a very small amount of training data.Visual saliency models cannot be founded only on bottom-up features, as suggested byfeature integration theory. The top-down component of human visual attention becomesprevalent as human observers explore the visual scene. Visual saliency can be predictedon the basis of seen data. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) have proven tobe a powerful tool for prediction of salient areas in static images. In order to constructan automatic prediction model for the salient areas in natural and intentionally degradedvideos, we have designed a specific CNN architecture. To overcome the lack of learningdata we designed a transfer learning scheme derived from bengio’s method. We measureits performances when predicting salient regions. The obtained results are interestingregarding the reaction of normal control subjects against degraded areas in videos. Thepredicted saliency map of intentionally degraded videos gives an interesting results comparedto gaze fixation density maps and other reference models.

In this masters thesis we focused on using machine learning methods for detecting money laundering in financial transaction networks, in order to demonstrate that it can be used as a complement or instead of the more commonly used rule based systems. The graph learning method graph convolutional networks (GCN) has been a hot topic in the field since they were shown to scale well with data size back in 2018. However the typical GCN models cannot use edge features, which is why this thesis combines the GCN model with a node and edge neural network (NENN) in order to solve this problem. This new method will be compared towards an already established machine learning method for financial transactions, namely the tree boosting method (XGBoost). Because of confidentiality concerns for financial transactions data, the machine learning algorithms will be tested on two carefully constructed synthetically generated data sets, which from agent based simulations resembles real financial data. The results showed the viability and superiority of the new implementation of the GCN model with it being a preferable method for connectivly structured data, meaning that a transaction or account is analyzed in the context of its financial environment. On the other hand the XGBoost method showed better results when examining transactions independently. Hence it was more accurately able to find fraudulent and non fraudulent patterns from the transactional features themselves. / I detta examensarbete fokuserar vi på användandet av maskininlärningsmetoder för att detektera penningtvätt i finansiella transaktionsnätverk, med målet att demonstrera att dess kan användas som ett komplement till eller i stället för de mer vanligt använda regelbaserade systemen. Grafinlärningsmetoden \textit{graph convolutional networks} (GCN) som har varit ett hett ämne inom området sedan metoden under 2018 visades fungera bra för stora datamängder. Däremot kan inte en vanlig GCN-modell använda kantinformation, vilket är varför denna avhandling kombinerar GCN-modellen med \textit{node and edge neural networks} (NENN) för att mer effektivt detektera penningtvätt. Denna nya metod kommer att jämföras med en redan etablerad maskininlärningsmetod för finansiella transaktioner, nämligen \textit{tree boosting} (XGBoost). På grund av sekretessanledningar för finansiella transaktionsdata var maskininlärningsalgoritmerna testade på två noggrant konstruerade syntetiskt genererade datamängder som från agentbaserade simuleringar liknar riktiga finansiella data. Resultaten visade på applikationsmöjligheter och överlägsenhet för den nya implementationen av GCN-modellen vilken är att föredra för relationsstrukturerade data, det vill säga när transaktioner och konton analyseras i kontexten av deras finansiella omgivning. Å andra sidan visar XGBoost bättre resultat på att examinera transaktioner individuellt eftersom denna metod mer precist kan identifiera bedrägliga och icke-bedrägliga mönster från de transnationella funktionerna.

No description available.

With the arrival of 5G networks, telecommunication systems are becoming more intelligent, integrated, and broadly used. This thesis focuses on predicting the upcoming traffic to efficiently promote resource allocation, guarantee stability and reliability of the network. Since networks modeled as graphs potentially capture more information than tabular data, the construction of the graph and choice of the model are key to achieve a good prediction. In this thesis traffic prediction is based on a time-evolving graph, whose node and edges encode the structure and activity of the system. Edges are created by dynamic time-warping (DTW), geographical distance, and $k$-nearest neighbors. The node features contain different temporal information together with spatial information computed by methods from topological data analysis (TDA). To capture the temporal and spatial dependency of the graph several dynamic graph methods are compared. Throughout experiments, we could observe that the most successful model GConvGRU performs best for edges created by DTW and node features that include temporal information across multiple time steps. / Med ankomsten av 5G nätverk blir telekommunikationssystemen alltmer intelligenta, integrerade, och bredare använda. Denna uppsats fokuserar på att förutse den kommande nättrafiken, för att effektivt hantera resursallokering, garantera stabilitet och pålitlighet av nätverken. Eftersom nätverk som modelleras som grafer har potential att innehålla mer information än tabulär data, är skapandet av grafen och valet av metod viktigt för att uppnå en bra förutsägelse. I denna uppsats är trafikförutsägelsen baserad på grafer som ändras över tid, vars noder och länkar fångar strukturen och aktiviteten av systemet. Länkarna skapas genom dynamisk time warping (DTW), geografisk distans, och $k$-närmaste grannarna. Egenskaperna för noderna består av dynamisk och rumslig information som beräknats av metoder från topologisk dataanalys (TDA). För att inkludera såväl det dynamiska som det rumsliga beroendet av grafen, jämförs flera dynamiska grafmetoder. Genom experiment, kunde vi observera att den mest framgångsrika modellen GConvGRU presterade bäst för länkar skapade genom DTW och noder som innehåller dynamisk information över flera tidssteg.

Real-time prediction of taxi demand in a discrete geographical space is useful as it can minimise service disequilibrium by informing idle drivers of the imbalance, incentivising them to reduce it. This, in turn, can lead to improved efficiency, more stimulating work conditions, and a better customer experience. This study aims to investigate the possibility of utilising an artificial neural network model to make such a prediction for Stockholm. The model was trained on historical demand data and - uniquely - crowd flow data from a cellular provider (aggregated and anonymised). Results showed that the final model could generate very helpful predictions (only off by less than 1 booking on average). External factors - including crowd flow data - had a minor positive impact on performance, but limitations regarding the setup of the zones lead to the study being unable to make a definitive conclusion about whether crowd flow data is effective in improving taxi demand predictors or not. / Prognos av taxiefterfrågan i ett diskret geografiskt utrymme är användbart då det kan minimera obalans mellan utbud och efterfrågan genom att informera lediga taxiförare om obalansen och därmed utjämna den. Detta kan i sin tur leda till förbättrad effektivitet, mer stimulerande arbetsförhållanden och en bättre kundupplevelse. Denna studie ämnar att undersöka möjligheten att använda artificiella neurala nätverk för att göra en sådan prognos för Stockholm. Modellen tränades på historisk data om efterfrågan och - unikt för studien - folkströmsdata (aggregerad och anonymiserad) från en mobiloperatör. Resultaten visade att den slutgiltiga modellen kunde generera användbara prognoser (med ett genomsnittligt prognosfel med mindre än 1 bil per tidsenhet). Externa faktorer – inklusive folkströmsdata – hade en märkbar positiv inverkan på prestandan, men begränsningar rörande framställningen av zonerna ledde till att studien inte kunde dra en definitiv slutsats om huruvida folkströmsdata är effektiva för att förbättra prognoser för taxiefterfrågan eller ej.