Hvordan bygger man effektive dybe læringsmodeller?

I dyb læring er der to hovedtilgange til at skabe modeller: overføringslæring og ny læring. Den første metode, overføringslæring, involverer at tage eksisterende modeller, der allerede er trænet på store datasæt, og finjustere dem for at opfylde specifikke krav. Dette kan være en hurtig og effektiv måde at opnå gode resultater på, når man arbejder med komplekse opgaver, hvor der ikke er tid eller ressourcer til at træne en model fra bunden. Når en trænet model ikke er tilgængelig, er det nødvendigt at bygge nye modeller og træne dem med egne udvalgte datasæt. For begge tilgange er der flere vigtige faktorer, som skal overvejes for at sikre succesfuld træning.

En central del af træningen er at vælge den rette træningsmetode. Dette involverer både at vælge en passende algoritme og at definere de kriterier, som træningen skal afsluttes, når de ønskede præstationsmål er opnået. Vigtige faktorer i denne proces er: den maksimale antal epoker, den oprindelige læringshastighed, antallet af iterationer per epoke, samt de funktioner der måler træningsfejl (training loss) og valideringsfejl (validation loss).

Træningen af en dyb læringsmodel involverer numerisk løsning af differentialligninger, hvor en solver anvender en metode til at bestemme tilstanden på succesive tidspunkter. Populære metoder, såsom Stochastic Gradient Descent with Momentum (SGDM), Adam og RMSProp, anvendes afhængigt af opgavens karakteristika. Det er nødvendigt at vælge den rette solver baseret på netværkets størrelse og kompleksitet. For eksempel er Adam velegnet til de fleste dybe læringsmodeller, mens L-BFGS kan anvendes til små netværk, der kan behandles som batcher.

Træningsprocessen kan opdeles i flere faser: træning og kontrol. Under træningen bliver modellen trænet ved hjælp af et træningssæt af input-output-par, mens kontrolfasen bruger et separat sæt af data til at verificere, hvor godt modellen fungerer. Selvom det i nogle applikationer kun er nødvendigt med træning uden kontrol, kan en kontrolfase give en bedre forståelse af modellens præstation og hjælpe med at undgå overfitting.

Når modellen er trænet, er det vigtigt at validere dens præstation. En almindelig metode er at anvende en testdatasæt, der ikke er blevet brugt under træningen, for at få et klart billede af modellens generaliseringsevne. Dette kan gøres ved hjælp af K-fold krydsvalidering, som hjælper med at vurdere modellens evne til at generalisere til nye, usete data. Yderligere evaluering kan inkludere at sammenligne modellen med en simpel baseline-model eller anvende metrikker som præcision, recall, F1-score og AUC-ROC, som giver indsigt i, hvordan godt modellen klarer sig på specifikke opgaver.

Når modellen er valideret og testet, er næste skridt at implementere den i en virkelig applikation. I værktøjer som MATLAB kan den trænede model eksporteres til et workspace eller en fil, som kan anvendes til fremtidige projekter. Desuden er det muligt at konvertere modellen til kode eller Simulink-blokke, hvilket gør den anvendelig i systemer, der kræver realtidsberegning eller simulering.

I praktisk anvendelse skal man vælge den rette strategi baseret på opgavens krav, tilgængelige ressourcer og ønsket præstation. Nogle opgaver kræver omfattende databehandling og træning af nye modeller, mens andre kan have stor fordel af transfer learning, hvor allerede eksisterende modeller hurtigt kan tilpasses nye opgaver. Valget mellem disse metoder har stor betydning for succesfuld implementering og resultaterne af dyb læring.

Hvordan man evaluerer og tester dybe neurale netværk: En praktisk tilgang

I forbindelse med træningen af dybe neurale netværk (DNN) er det afgørende at forstå, hvordan man korrekt evaluerer og tester de opnåede resultater. Når man arbejder med store datasæt og komplekse netværksstrukturer, bliver evalueringen en vigtig del af at sikre, at modellen ikke blot er korrekt trænet, men også generaliserer godt til nye, usete data.

Når man træner en model, som det ses i vores eksempel med en 3000 x 3 matrix, der repræsenterer inputdata, anvender man forskellige lag i netværket for at opnå de ønskede resultater. Et typisk netværk kan omfatte sekventielle lag som inputlag, LSTM-lag (Long Short-Term Memory), fuldt forbundne lag og ReLU-aktiveringsfunktioner. Det er vigtigt at vælge den rette konfiguration af lag, da dette har direkte indflydelse på modelens ydeevne.

Når træningen begynder, justeres hyperparametrene via trainingOptions()-funktionen, der kan konfigureres med flere parametre. I vores eksempel har vi valgt sgdm som solver, 150 epoker som maksimal træningstid, og RMSE (Root Mean Square Error) som målemetode for at vurdere modellens præstation. Træningen fortsætter, indtil loss-funktionen og RMSE-værdien begynder at stabilisere sig, som det fremgår af de grafiske træningsresultater.

En vigtig del af arbejdet med dybe neurale netværk er at evaluere den trænede model. Efter at have trænet modellen, skal man teste den på et separat testdatasæt for at sikre, at den ikke blot har overtilpasset sig træningsdataene, men kan generalisere godt til nye data. I vores eksempel med MAG (magnituden af jordskælv) har vi brugt en del af datasættet til træning og den anden del som testdata. Testdataene bruges til at beregne den forudsigte MAG-værdi og sammenligne denne med de faktiske værdier ved hjælp af metrikker som RMSE.

For at evaluere den trænede model korrekt kan man bruge en række værktøjer og funktioner. Et af de vigtigste værktøjer er predict()-funktionen, som anvender den trænede model til at generere forudsigelser på testdataene. For at beregne forskellen mellem de forudsete og faktiske værdier anvendes funktionen gsubtract(), som hjælper med at beregne fejlene i forudsigelserne. Efter at have beregnet fejlene, kan man beregne RMSE-værdien, som giver et mål for, hvor tæt de forudsigte værdier er på de faktiske.

Et vigtigt skridt i evalueringen er at visualisere resultaterne for at kunne sammenligne de forudsigte værdier med de faktiske. En graf, der viser de første 50 data punkter, giver et klart billede af, hvordan modellen præsterer. Hvis man plottede alle 3000 data, ville grafen blive uklar, og det ville være svært at identificere specifikke mønstre. Derfor er det en god praksis kun at bruge en begrænset delmængde af dataene til visualisering.

Det er også vigtigt at forstå, at evalueringen ikke stopper ved RMSE-værdien alene. Selv om denne metrik giver et nyttigt mål for fejlens størrelse, kan det være nødvendigt at overveje andre metoder til evaluering afhængig af anvendelsesområdet. For eksempel kan man overveje at bruge andre målemetoder som MAE (Mean Absolute Error) eller R² for at få en mere nuanceret forståelse af, hvordan modellen præsterer.

Endtext

Hvordan Maskinlæring og Logisk Intelligens Forbedrer Beslutningstagning i Kunstig Intelligens

Maskinlæring (ML) er en vigtig gren af kunstig intelligens, som har flere tilgange til at forstå og forudsige data. De primære kategorier inden for ML omfatter supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning og reinforcement learning. Hver af disse metoder har sine styrker og anvendelser i forskellige kontekster, fra klassifikation og regression til beslutningstagning i usikre og dynamiske miljøer.

Deep learning er en underkategori af maskinlæring, hvor de anvendte modeller er baseret på neurale netværk med flere lag og noder. Denne tilgang er inspireret af den menneskelige hjerne og bruges til at håndtere komplekse data som billeder, lyd og tekst. Deep learning kræver store mængder data og betydelig beregningskraft, men har potentialet til at lære dybere og mere abstrakte mønstre i data. Denne form for læring er en af de mest markante fremskridt i AI og er blevet anvendt med stor succes i felter som billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og selvkørende biler.

Logisk intelligens, som er tæt knyttet til maskinlæring, refererer til evnen til at ræsonnere og analysere problemer på en struktureret og systematisk måde. Denne form for intelligens anvender matematisk logik til at formulere og løse problemer. Propositionel logik er en central del af logisk intelligens, hvor man arbejder med udsagn og deres logiske forbindelser. For eksempel håndterer konjunktion en AND-operation, som anvendes til at kombinere flere logiske variable, og propositional logik hjælper med at træffe beslutninger baseret på sandsynligheder og forudsigelser.

I vidensbaserede systemer anvendes en kombination af en vidensbase og en inferensmotor til at træffe beslutninger baseret på eksisterende viden. Disse systemer kan operere i både en fremadgående og bagudgående kædning af ræsonnering. I fremadgående kædning arbejder man med kendte input og forsøger at bestemme det ukendte output, mens bagudgående kædning går i den modsatte retning og arbejder med at finde de nødvendige input, der kan forklare et kendt output.

For at forstå og repræsentere viden i kunstig intelligens er der forskellige metoder. Logisk repræsentation, semantiske netværk og ontologier er nogle af de mest anvendte teknikker. Logisk repræsentation bruges til at beskrive viden i form af propositional logik, mens semantiske netværk og ontologier hjælper med at organisere og kategorisere viden på en måde, der gør det lettere at arbejde med.

Desuden er det vigtigt at forstå, hvordan entropi anvendes til at måle og håndtere usikkerhed i beslutningstagning. Entropi er ikke kun relevant i teorien om beslutningstræer, men spiller også en central rolle i den praktiske anvendelse af AI i områder som optimering og risikostyring. I AI anvendes beregning af information gain, som er en metode til at vurdere, hvor meget usikkerhed der kan reduceres ved at få yderligere information.

Det er også væsentligt at forstå, hvordan maskinlæring og logisk intelligens ikke blot er separate domæner, men kan kombineres for at forbedre præcisionen i beslutningstagning. For eksempel kan maskinlæring hjælpe med at forudsige udfald baseret på historiske data, mens logisk intelligens kan bruges til at forstå og forklare de underliggende mekanismer og beslutningsprocesser. Denne integration af maskinlæring og logik giver AI-systemer mulighed for både at lære fra data og træffe rationelle beslutninger baseret på den viden, de har opnået.

Hvordan man opbygger og tester et Fuzzy Logik Inference System i MATLAB

Fuzzy logik har vist sig at være et kraftfuldt værktøj til at håndtere usikkerhed og vaghed i systemer, der er svære at beskrive med traditionelle metoder. Et af de vigtigste elementer i et fuzzy system er de kontrolregler, der styrer, hvordan inputvariabler påvirker systemets output. I denne artikel gennemgår vi, hvordan man opbygger et simpelt fuzzy system (FIS) ved hjælp af MATLAB og hvordan man implementerer og tester det.

For at starte opbygningen af et FIS, skal vi først definere et sæt af kontrolregler. Dette gøres ved at oprette en matrix, hvor hver række repræsenterer en kontrolregel, og hver kolonne repræsenterer en specifik parameter. For eksempel kan den første række definere, at en lav temperatur (LOW) kombineret med en lav temperaturændring (LOW) vil føre til en høj motorhastighed (FAST). Et sådant system kan oprettes i MATLAB med følgende kode:

matlab
Copy code
rulelist = [

  1 1 3 1 1;  % Regel 1: LOW Temp og LOW Temp_Rate giver FAST Motor_Speed
  1 2 3 1 1;  % Regel 2: LOW Temp og MEDIUM Temp_Rate giver FAST Motor_Speed
  1 3 2 1 1;  % Regel 3: LOW Temp og HIGH Temp_Rate giver MEDIUM Motor_Speed
  2 1 2 1 1;  % Regel 4: MEDIUM Temp og LOW Temp_Rate giver MEDIUM Motor_Speed
  2 2 1 1 1;  % Regel 5: MEDIUM Temp og MEDIUM Temp_Rate giver LOW Motor_Speed
  2 3 1 1 1;  % Regel 6: MEDIUM Temp og HIGH Temp_Rate giver LOW Motor_Speed
  3 1 2 1 1;  % Regel 7: HIGH Temp og LOW Temp_Rate giver MEDIUM Motor_Speed
  3 2 1 1 1;  % Regel 8: HIGH Temp og MEDIUM Temp_Rate giver LOW Motor_Speed

  3 3 1 1 1;  % Regel 9: HIGH Temp og HIGH Temp_Rate giver LOW Motor_Speed

];

Når disse regler er defineret, bruges MATLAB's addRule() funktion til at tilføje dem til FIS-systemet. Efter tilføjelsen af reglerne kan FIS'en gemmes ved hjælp af writeFIS(). Denne funktion kræver ikke et filnavn som input, hvilket giver fleksibilitet til at vælge, hvor og under hvilket navn systemet skal gemmes.

matlab
Copy code
ac_fis = readfis('acfis');
subplot(1, 1, 1);
gensurf(ac_fis);

matlab
Copy code
output = evalfis(acfis, [70, 2.5]);

Hvis vi vil teste systemet med flere inputpar, kan vi oprette en matrix, der indeholder flere input, og derefter anvende evalfis() på hele matrixen. Outputtet kan derefter plottes for at visualisere resultatet:

matlab
Copy code
input = [38 0.6; 42 1.2; 48 1.5; 52 1.8; 67 3.2; 70 3.3; 78 4.1; 45 5.0; 89 4.8; 82 3.6; 72 4.2; 69 1.6; 58 2.3; 48 2.2; 59 3.3; 67 4.1; 79 3.5; 81 3.8];

output = evalfis(acfis, input);
plot(output, 'b-o', 'LineWidth',2); grid; legend('output', 'Location', 'northeast');

Efter at have kørt evalueringen og visualiseret outputtene, har vi nu bekræftet, at systemet fungerer som forventet.

For dem, der ønsker at komme videre i forståelsen af fuzzy systemer, er det vigtigt at bemærke, at Type-1 FIS'er kun kan håndtere usikkerhed i én dimension, mens Type-2 FIS'er udvider dette til to dimensioner. Type-2 FIS'er anvender et tredje dimensionelt plan, kaldet "Footprint of Uncertainty" (FOU), hvilket gør det muligt at håndtere usikkerhed mere effektivt. Dette introducerer dog også en væsentlig kompleksitet, da MFs i Type-2 FIS'er bliver tre-dimensionelle, hvilket kræver mere avanceret behandling.

I det videre arbejde med Type-2 FIS'er er det muligt at forenkle modellen ved at bruge Interval Type-2 FIS'er (IT2FIS), hvor usikkerheden skæres langs et plan og reduceres til en to-dimensionel systembeskrivelse. Dette gør det muligt at arbejde med systemer, der har både en øvre og en nedre grænse for deres medlemskaber, hvilket giver en endnu større fleksibilitet i behandlingen af usikkerhed.

Hvordan man forbereder et dataset til klassifikationsmodeller: Ændring af datastruktur og tilfældig omfordeling

Når man arbejder med klassifikationsmodeller, er det vigtigt at forberede dataene korrekt, før de kan bruges til at træne en model. Dette gælder især i situationer, hvor datasettene indeholder både tekststrenge og numeriske værdier, som kan kræve specifik behandling for at sikre, at dataene kan bruges effektivt i en algoritme. I dette afsnit vil vi se på et konkret eksempel, hvor et diabetesdataset bliver modificeret for at imødekomme kravene til træning af en klassifikationsmodel.

I den oprindelige diabetesdataset, Dataset of Diabetes.csv, fandtes både tekststrenge, som f.eks. kønsinformation i kolonne 3 ("Gender"), og numeriske værdier i de øvrige kolonner, bortset fra kolonnen "CLASS", som indeholdt klasseetiketter. En yderligere udfordring var, at klasseværdierne i kolonnen "CLASS" ikke var tilfældigt fordelt, hvilket betød, at de første 107 rækker var mærket som "N" (Negative), mens mere end 800 rækker var mærket som "Y" (Positive). Denne fordeling var ikke ideel, da den kunne føre til bias i træningsprocessen, hvilket kunne medføre, at både trænings- og testresultaterne blev misvisende.

For at rette op på dette problem er det nødvendigt at foretage nogle ændringer i datastrukturen. Vi vil nu gennemgå en proces, der gør datasættet mere egnet til at træne en klassifikationsmodel.

Den første nødvendige ændring er at konvertere tekststrengen i kolonnen "Gender" til numeriske værdier. Dette vil gøre datasættet ensartet, da de fleste klassifikationsalgoritmer kræver, at dataene er numeriske for at kunne behandle dem effektivt. Her tildeles værdien 1 til "M" (Mand) og 0 til "F" (Kvinde).

For at gøre datasættet egnet til træning er det også nødvendigt at tilfældigt fordele rækkerne. I det oprindelige datasæt var rækkernes fordeling ikke tilfældig, hvilket kan føre til overfitting eller forkerte resultater i modellen. Derfor benyttes en MATLAB-kode til at omfordele rækkerne tilfældigt. Koden bruger en uniformt fordelt tilfældig funktion til at vælge rækker, hvilket sikrer, at dataene er korrekt blandet og derfor mere repræsentative for den virkelige verden.

Processen indebærer flere nøgleoperationer:

1. Åbn det oprindelige dataset, gem det som en Excel-fil, da det er lettere at redigere.

2. Skriv et script i MATLAB, der automatisk ændrer kønkolonnen til numeriske værdier.

3. Brug en løkke til at generere tilfældige rækker og skrive dem til et nyt dataset, hvor rækkefølgen er tilfældigt blandet.

Når datasættet er blevet modificeret, kan det anvendes til træning af modeller. Et klassisk eksempel på en klassifikationsmodel, som kan anvendes i diabetesdiagnostik, er K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes og ECOC (Error Correcting Output Codes). I vores tilfælde vil vi bruge tre funktioner: fitcknn, fitcnb og fitcecoc til at træne og evaluere modellerne. For hver model genereres en forvirringsmatrix, som giver et billede af modellens præstation ved at sammenligne de faktiske værdier med de forudsagte værdier.

En vigtig del af denne proces er at forstå, hvordan forskellige algoritmer reagerer på datasættets struktur og fordeling. KNN-algoritmen er baseret på afstandsberegning og fungerer godt, når dataene er korrekt skalerede og tilfældigt fordelt. Naive Bayes-algoritmen, på den anden side, gør antagelsen om uafhængighed mellem funktionerne, og derfor kan det være nødvendigt at kontrollere, om datasættet opfylder denne betingelse. ECOC-algoritmen, som arbejder med flere klasser, er mere kompleks og kan håndtere situationer, hvor der er flere mulige outputklasser, som i tilfælde af vores diabetesdataset med klasserne "N", "P" og "Y".

Når man arbejder med klassifikationsmodeller, er det vigtigt at være opmærksom på, at datasættets fordeling kan have en stor indflydelse på modellens præstation. Hvis dataene ikke er tilfældigt fordelt eller indeholder skævheder, vil det sandsynligvis påvirke modellens evne til at generalisere godt til nye, usete data. En korrekt fordeling sikrer, at træningsdataene repræsenterer alle mulige scenarier, hvilket gør modellen mere robust og pålidelig.