Det finns idag ett stort behov av att kunna klassificera stora mängder data på ett effektivt sätt. Prediktiv modellering är ett område inom data mining där prediktioner kan utföras baserat på tidigare erfarenheter. Dessa prediktioner presenteras sedan i en modell. Avvägningen mellan tolkningsbarhet och träffsäkerhet är ett begrepp som beskriver hur träffsäkra modeller ofta är ogenomskinliga, medan genomskinliga modeller ofta har lägre träffsäkerhet. Detta är ett problem eftersom det finns ett behov av modeller som är både träffsäkra och tolkningsbara.I denna studie visas hur man kan gå till väga för att skapa en modell som har en träffsäkerhet i klass med en ogenomskinlig modell, men samtidigt har en högre tolkningsbarhet. Två algoritmer presenteras för att ta fram en hybridmodell som bygger på beslutsträd där en implementering av Random Forest hanteras som alternativa lövnoder. Kontrollerade experiment och statistiska tester genomfördes för att mäta hybridmodellens träffsäkerhet mot träffsäkerheten hos J48 och Random Forest. Träffsäkerheten mättes även mot beslutsträd som genererats av den genetiska programmeringen som finns implementerad i ramverket G-REX.Resultatet visar att hybridmodellen kan uppnå en träffsäkerhet som är jämförbar med Random Forest men samtidigt hanterar de vanliga prediktionslöven i genomsnitt 39,21% av instanserna. Alltså är den hybridmodell som presenteras i studien mer tolkningsbar än Random Forest utan att ha någon signifikant skillnad i träffsäkerhet. / Program: Systemarkitekturutbildningen

BACKGROUND. Multimodal Machine Learning is a powerful paradigm that capitalizes on the complementary predictive capabilities of different data modalities, such as text, image, time series. This approach allows for an extremely diverse feature space, which proves useful for combining different real-world tasks into a single model. Current architectures in the field of multimodal learning often integrate feature representations in parallel, a practice that not only limits their interpretability but also creates a reliance on the availability of specific modalities. Interpretability and robustness to missing inputs are particularly important in clinical decision support systems. To address these issues, the iGH Research Group at EPFL proposed a modular sequential input fusion called Modular Decision Support Network (MoDN). MoDN was tested on unimodal tabular inputs for multitask outputs and was shown to be superior to its monolithic parallel counterparts, while handling any number and combination of inputs and providing continuous real-time predictive feedback. AIM. We aim to extend MoDN to MultiModN with multimodal inputs and compare the benefits and limitations of sequential fusion with a state-of-the-art parallel fusion (P-Fusion) baseline.METHODS & FINDINGS. We align our experimental setup with a previously published P-Fusion baseline, focusing on two binary diagnostic predictive tasks (presence of pleural effusion and edema) in a popular multimodal clinical benchmark dataset (MIMIC).We perform four experiments: 1) comparing MultiModN to P-Fusion, 2) extending the architecture to multiple tasks, 3) exploring MultiModN's inherent interpretability in several metrics, and 4) testing its ability to be resistant to biased missingness by simulating missing not at random (MNAR) data during training and flipping the bias at inference. We show that MultiModN's sequential architecture does not compromise performance compared with the P-Fusion baseline, despite the added advantages of being multitask, composable and inherently interpretable. The final experiment shows that MultiModN resists catastrophic failure from MNAR data, which is particularly prevalent in clinical settings. / Multimodal maskininlärning är ett kraftfullt paradigm som utnyttjar de kompletterande prediktiva egenskaperna hos olika datamodaliteter, såsom text, bild, tidsserier. Detta tillvägagångssätt möjliggör ett extremt varierat funktionsutrymme, vilket visar sig vara användbart för att kombinera olika verkliga uppgifter i en enda modell. Nuvarande arkitekturer för multimodal inlärning integrerar ofta funktionsrepresentationer parallellt, en praxis som inte bara begränsar deras tolkningsbarhet utan också skapar ett beroende av tillgängligheten av specifika modaliteter. Tolkningsbarhet och robusthet mot saknade indata är särskilt viktigt i kliniska beslutsstödsystem. För att lösa dessa problem har forskargruppen iGH vid EPFL föreslagit en modulär sekventiell fusion av indata som kallas Modular Decision Support Network (MoDN). MoDN testades på unimodala tabulära indata för multitask-utdata och visade sig vara överlägsen sina monolitiska parallella motsvarigheter, samtidigt som den hanterar alla antal och kombinationer av indata och ger kontinuerlig prediktiv feedback i realtid. Vårt mål är att utöka MoDN till MultiModN med multimodala indata och jämföra fördelarna och begränsningarna med sekventiell fusion med en toppmodern baslinje för parallell fusion (P-Fusion). Vi anpassar vår experimentuppsättning till en tidigare publicerad P-Fusion-baslinje, med fokus på två binära diagnostiska prediktiva uppgifter (närvaro av pleural effusion och ödem) i en populär multimodal klinisk benchmark datauppsättning (MIMIC), som omfattar bilder, text, tabelldata och tidsserier. Vi utför fyra experiment och visar att MultiModN:s sekventiella arkitektur inte försämrar prestandan jämfört med P-Fusions baslinje, trots de extra fördelarna med att vara multitasking, komponerbar och tolkningsbar i sin egen rätt. Det sista experimentet visar att MultiModN motstår katastrofala fel från MNAR-data, vilket är särskilt vanligt i kliniska miljöer.

Estimating each marketing channel’s impact on conversion can help advertisers develop strategies and spend their marketing budgets optimally. This problem is often referred to as attribution modelling, and it is gaining increasing attention in both the industry and academia as access to online tracking data improves. Focusing on achieving higher predictive performance, the Long Short- Term Memory (LSTM) architecture is currently trending as a data-driven solution to attribution modelling. However, such deep neural networks have been criticised for being difficult to interpret. Interpretability is critical, since channel attributions are generally obtained by studying how a model makes a binary conversion prediction given a sequence of clicks or views of ads in different channels. Therefore, this degree project studies and compares the quality of LSTM attributions, calculated with SHapleyAdditive exPlanations (SHAP), attention and fractional scores to three baseline models. The fractional score is the mean difference in a model’s predicted conversion probability with and without a channel. Furthermore, a synthetic data generator based on a Poisson process is developed and validated against real data to measure attribution quality as the Mean Absolute Error (MAE) between calculated attributions and the true causal relationships between channel clicks and conversions. The experimental results demonstrate that the quality of attributions is not unambiguously reflected by the predictive performance of LSTMs. In general, it is not possible to assume a high attribution quality solely based on high predictive performance. For example, all models achieve ~82% accuracy on real data, whereas LSTM Fractional and SHAP produce the lowest attribution quality of 0:0566 and 0:0311 MAE respectively. This can be compared to an improved MAE of 0:0058, which is obtained with a Last-Touch Attribution (LTA) model. The attribution quality also varies significantly depending on which attribution calculation method is used for the LSTM. This suggests that the ongoing quest for improved accuracy may be questioned and that it is not always justified to use an LSTM when aiming for high quality attributions. / Genom att estimera påverkan varje marknadsföringskanal har på konverteringar, kan annonsörer utveckla strategier och spendera sina marknadsföringsbudgetar optimalt. Det här kallas ofta attributionsmodellering och det får alltmer uppmärksamhet i både näringslivet och akademin när tillgången till spårningsinformation ökar online. Med fokus på att uppnå högre prediktiv prestanda är Long Short-Term Memory (LSTM) för närvarande en populär datadriven lösning inom attributionsmodellering. Sådana djupa neurala nätverk har dock kritiserats för att vara svårtolkade. Tolkningsbarhet är viktigt, då kanalattributioner generellt fås genom att studera hur en modell gör en binär konverteringsprediktering givet en sekvens av klick eller visningar av annonser i olika kanaler. Det här examensarbetet studerar och jämför därför kvaliteten av en LSTMs attributioner, beräknade med SHapley Additive exPlanations (SHAP), attention och fractional scores mot tre grundmodeller. Fractional scores beräknas som medelvärdesdifferensen av en modells predikterade konverteringssannolikhet med och utan en viss kanal. Därutöver utvecklas en syntetisk datagenerator baserad på en Poissonprocess, vilken valideras mot verklig data. Generatorn används för att kunna mäta attributionskvalitet som Mean Absolute Error (MAE) mellan beräknade attributioner och de verkliga kausala sambanden mellan kanalklick och konverteringar. De experimentella resultaten visar att attributionskvaliteten inte entydigt avspeglas av en LSTMs prediktiva prestanda. Det är generellt inte möjligt att anta en hög attributionskvalitet enbart baserat på en hög prediktiv prestanda. Alla modeller uppnår exempelvis ~82% prediktiv träffsäkerhet på verklig data, medan LSTM Fractional och SHAP ger den lägsta attributionskvaliteten på 0:0566 respektive 0:0311 MAE. Det här kan jämföras mot en förbättrad MAE på 0:0058, som erhålls med en Last-touch-modell. Kvaliteten på attributioner varierar också signifikant beroende på vilket metod för attributionsberäkning som används för LSTM. Det här antyder att den pågående strävan efter högre prediktiv träffsäkerhet kan ifrågasättas och att det inte alltid är berättigat att använda en LSTM när attributioner av hög kvalitet eftersträvas.