Online Learning and Concept Drift Adaptation in Self-tracking Data
Creators: name: Αγαπητός, Ανδρέας Κυριάκου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Πρόβλεψη φυσικής δραστηριότητας
Ανίχνευση αλλαγών συμπεριφοράς
Μηχανική μάθηση
Physical Activity Prediction
Concept Drift Detection
Machine Learning

description: Η σωματική δραστηριότητα προσφέρει αναμφισβήτητα πλεονεκτήματα για την υγεία και την ευημερία ενός ατόμου. Ωστόσο, η παγκόσμια συχνότητα της σωματικής αδράνειας είχε σημαντικές προσωπικές και οικονομικές συνέπειες. Ένα νέο κύμα μελέτης κατέδειξε τη δυνατότητα της προσωπικής τεχνολογίας πληροφορικής να επηρεάσει τη θετική αλλαγή συμπεριφοράς για την υγεία. Η υπόσχεση εξατομικευμένου και προσαρμοστικού καθορισμού στόχων για την ενθάρρυνση της σωματικής δραστηριότητας με χρήση τεχνολογιών αυτο-παρακολούθησης καθοδηγεί αυτήν την προσπάθεια. Για το σκοπό αυτό, προτείνουμε το EMCD, έναν εξατομικευμένο και προσαρμόσιμο αλγόριθμο για την ανίχνευση και προσαρμογή αλλαγών συμπεριφοράς σε εργασίες παλινδρόμησης, ο οποίος έχει δημιουργηθεί και δοκιμαστεί για την περίπτωση χρήσης πρόβλεψης φυσικής δραστηριότητας, με απώτερο στόχο την ενδυνάμωση τεχνολογικών παρεμβάσεων καθορισμού στόχων. Για να το επιτύχουμε αυτό, συγκρίνουμε διαφορετικά παραδείγματα ανίχνευσης αλλαγής συμπεριφοράς και δύο διακριτούς μηχανισμούς προσαρμογής για να λάβουμε υπόψη τις αλλαγές στη διανομή δεδομένων που προκύπτουν από την αλλαγή της συμπεριφοράς των χρηστών. Το EMCD είναι αγνωστικό ως προς τον ανιχνευτή, επομένως μπορεί να αναπτυχθεί άμεσα σε οποιονδήποτε προϋπάρχον μοντέλο. Για να εκπαιδεύσουμε ισχυρά και γενικεύσιμα μοντέλα, χρησιμοποιούμε ένα σύνολο δεδομένων μεγάλης κλίμακας που συλλέγεται διακριτικά από χιλιάδες χρήστες. Πραγματοποιούμε επίσης μια εξαντλητική σύγκριση με πραγματικά και συνθετικά σύνολα δεδομένων δεδομένων αυτο-παρακολούθησης και ποικίλων σεναρίων αλλαγής συμπεριφοράς, χρησιμοποιώντας ενδογενείς και εξωγενείς διαδικασίες αξιολόγησης. Το καλύτερο μοντέλο μας επιτυγχάνει MdAE 1601 βημάτων, ξεπερνώντας σημαντικά τα μοντέλα στατικής και online μάθησης, αποδεικνύοντας τα οφέλη της προσαρμοστικής μοντελοποίησης για την πρόβλεψη φυσικής δραστηριότητας
description: Physical activity offers undeniable advantages for an individual's health and well-being. However, the global incidence of physical inactivity has had significant personal and economical consequences. A new wave of study has demonstrated the potential of personal informatics technology to influence positive health behavior change. The promise of individualized and adaptive goal-setting in encouraging physical activity using self-tracking technologies drives this effort. To that aim, we propose EMCD, a personalized and adaptable algorithm for concept drift detection and adaptation in regression tasks, which has been created and tested for the physical activity prediction use case, with the ultimate objective of empowering technology-based goal-setting interventions. To achieve this, we benchmark different concept drift detection paradigms and two discrete adaptation mechanisms to account for data distribution shifts emerging from changing user behavior. EMCD is detector-agnostic, hence directly deployable in any pre-existing concept drift detection pipeline. To train robust and generalizable models, we utilize a large-scale dataset collected unobtrusively from thousands of users. We also perform an exhaustive comparison with real and synthetic datasets of self-tracking data and diverse concept drift scenarios, utilizing intrinsic and extrinsic evaluation processes. Our best model achieves a MdAE of 1601 steps, significantly outperforming the static and online learning models, proving the benefits of adaptive modeling for physical activity prediction