Hvordan fungerer neurale netværk?

Neurale netværk er fundamentet for mange moderne kunstig intelligens-systemer, der anvendes til at genkende mønstre og træffe beslutninger. De består af et lagdelt netværk af neuroner, der efterligner hjernens struktur, og hvor hver neuron er forbundet med flere andre. Dette skaber en kompleks, men effektiv måde at bearbejde information på. Den grundlæggende ide bag et neuralt netværk er, at det lærer at matche inputdata med specifikke output, ved at justere vægtfaktorer og tærskelværdier gennem gentagne iterationer.

En af de mest fundamentale funktioner i et neuralt netværk er, at det lærer gennem en proces kaldet backpropagation. Her sammenlignes de forudsigte output med de faktiske output, og forskellen bruges til at justere vægtene på tværs af netværkets forbindelser. Målet er at minimere fejlen ved at justere vægtfaktorer og tærskelværdier gennem mange iterationer. Jo mere præcist netværket er i at forudsige resultater, desto bedre fungerer modellen i virkelige applikationer.

For at illustrere dette, kan vi tage eksemplet med billedgenkendelse, som er en almindelig anvendelse af neurale netværk. Antag, at vi ønsker at træne et netværk til at genkende dyr som hunde, hjorte og katte. Hvert billede, der præsenteres for netværket, består af et 2D-matrix af pixels (for gråskala billeder) eller et 3D-matrix for farvebilleder, hvor de tre farvekanaler udgør den tredje dimension. Hvert billede er også knyttet til en etiket, der angiver, hvilket dyr billedet viser.

Netværket justerer sine vægte og tærskler baseret på inputbillederne og de tilhørende outputetiketter. Denne proces gentages, indtil netværket præcist kan matche billedet med den rigtige etiket, hvilket betyder, at fejlen mellem inputbilledet og det forudsete output er på et acceptabelt niveau. Når træningsprocessen er afsluttet, kan modellen valideres med et nyt datasæt for at sikre, at den kan generalisere korrekt til nye data.

Dyb læring blev først teoretiseret i 1958, men det kræver stor computerkraft at træne netværk med mange forbindelser og neuroner. Først i 2000'erne blev det muligt at bygge og træne netværk med millioner af parametre takket være avanceret grafikkort (GPU'er) og cloud computing. Dyb læring har dermed udviklet sig fra at være et teoretisk begreb til en praktisk anvendelse i en lang række områder, herunder billedbehandling, medicinsk billedbehandling, og naturlig sprogbehandling.

Et centralt aspekt af dyb læring er, at det kan opdeles i to hovedtilgange: træning fra bunden og transfer læring. Ved træning fra bunden vælges en dyb læringsalgoritme, et stort datasæt med etiketterede input-output-par samles, og netværksarkitekturen designes for at lære funktionerne fra dataene. Denne metode kræver store mængder data og kan tage lang tid at træne.

I modsætning hertil bruger transfer læring en fortrænet model, der allerede har lært at løse et bestemt problem, og tilpasser denne model til et nyt problem med mindre data. For eksempel kan en fortrænet model til billedklassifikation, som har lært at genkende et stort antal objekter, hurtigt tilpasses til at genkende en mindre mængde objekter, som hunde og katte. Dette reducerer både datamængden og træningstiden betydeligt, hvilket gør metoden yderst effektiv.

De dybe læringsmodeller har mange anvendelser i teknologiske områder som:

1. Computervision og billedbehandling

2. Identifikation og klassifikation af medicinske billeder

3. Identifikation og klassifikation af lydsignaler

4. Naturlig sprogbehandling og stemmegenkendelse

Derudover er det vigtigt at bemærke, at selvom dyb læring har vist sig at være utrolig effektivt i mange applikationer, er det ikke altid den bedste løsning for alle problemer. I nogle tilfælde, især når datamængden er begrænset eller når opgaven er mindre kompleks, kan traditionelle maskinlæringsmetoder være tilstrækkelige og mere ressourceeffektive. Derfor er det vigtigt for udviklere og forskere at vælge den rigtige tilgang baseret på opgavens natur og de tilgængelige ressourcer.

Hvordan kan Deep Learning anvendes til at forudsige jordskælvsenergi og minimere skader?

Transfer learning er en teknikken, der muliggør hurtigere udvikling af ønskede modeller ved at udnytte eksisterende prætrænede modeller. Denne metode gør det muligt at bygge robuste dybdelæringsmodeller, uden at man behøver starte fra bunden. I stedet drager man fordel af den viden, som allerede er indsamlet af forskere og praktikere inden for dybdelæringens fællesskab. Ved at benytte sig af populære prætrænede modeller som GoogLeNet og YOLO, kan man hurtigt tilpasse et system til ens egne behov uden at skulle bruge enormt meget tid og ressourcer på at træne et netværk fra starten. Transfer learning er især nyttigt i scenarier, hvor man har begrænset data, da man kan genbruge den viden, der allerede er tilgængelig i de prætrænede modeller.

Transfer learning er en almindelig metode inden for superviseret læring. Det gør det muligt at træne modeller med mindre mærket data ved at genbruge allerede eksisterende modeller, som er blevet trænet på store datasæt. Dette kan betyde, at både træningstid og computerekspertise reduceres væsentligt, hvilket gør teknologien mere tilgængelig. Det er dog vigtigt at forstå, at selvom transfer learning giver store fordele, kræver det stadig, at brugeren bygger, træner og validerer sin model baseret på egne datasæt.

I dette kapitel dykker vi ned i anvendelsen af dybdelæring i forudsigelsen af jordskælvsenergi. Jordskælvsforudsigelser er af enorm betydning for at kunne minimere skader og redde liv. For at kunne forudsige jordskælv er det nødvendigt at bestemme flere faktorer, som fx placeringen (breddegrad, længdegrad og dybde) samt tidspunktet for et potentielt jordskælv. Dette er i sig selv en tidsserie-regressionsopgave for hver punkt i det undersøgte område.

Når man bygger en dyb neural netværksmodel for at forudsige jordskælvsenergi, er det nødvendigt at bruge et passende datasæt. Et eksempel på et sådant datasæt kan findes på Kaggle, som indeholder globale jordskælvsdata fra 1973 til 1997. Dette datasæt giver oplysninger som breddegrad, længdegrad, dybde, størrelse (magnitude) og tidspunkt for hvert jordskælv. For dette projekt bruges kun de første fire variabler – breddegrad, længdegrad, dybde og time – til at træne modellen.

Når datasættet er forberedt, er det muligt at bruge værktøjer som MATLAB’s Deep Network Designer App til at bygge, træne og validere en neural netværksmodel. Denne app gør det muligt for brugeren at designe og analysere netværk interaktivt og importere prætrænede modeller til videre analyse. Selvom MATLAB’s neural network apps tilbyder både simpel og avanceret funktionalitet, kan selv et forholdsvis simpelt netværk være effektivt til at forudsige jordskælvsenergi. For eksempel kan et mere grundlæggende kunstigt neuralt netværk (ANN) anvendes til at skabe en funktion, der forudsiger jordskælvets størrelse baseret på de tidligere nævnte inputvariabler.

Ud over de tekniske aspekter er det vigtigt for læseren at forstå, at mens dybdelæring kan give præcise forudsigelser, er det ikke en garanti for fuld nøjagtighed. Der er altid en vis usikkerhed, som kan stamme fra datafejl, modelens kompleksitet og de naturlige variationer, der findes i geofysiske begivenheder som jordskælv. Det er derfor vigtigt at kombinere dybdelæringens resultater med ekspertvurderinger og andre metoder til at opnå de mest pålidelige forudsigelser.

Det er også vigtigt at bemærke, at implementeringen af sådanne modeller kræver betydelige ressourcer, både i form af dataindsamling og beregningskraft. Store datasæt skal bearbejdes og analyseres, og træning af dybe netværk kræver ofte adgang til avancerede computermaskiner med GPU-understøttelse. Derfor er det en god idé at vælge de rette værktøjer og platforms til opgaven.

Hvordan man bygger et miljø til forstærkningslæring i MATLAB

Når man arbejder med forstærkningslæring i MATLAB, er det nødvendigt at skabe et dynamisk miljø, der simulerer de handlinger og tilstande, som agenten skal interagere med. Dette kræver en grundlæggende forståelse af, hvordan man opsætter og administrerer systemets tilstande og handlinger i et program. I denne sammenhæng ser vi nærmere på, hvordan en miljøklasse kan implementeres til at simulere et system, hvor agentens handlinger påvirker de næste tilstande og den opnåede belønning.

I den første del af koden initieres miljøet med nødvendige egenskaber og parametre. Funktionen updateActionInfo(this) opdaterer de handlinger, der er tilgængelige for agenten, baseret på brugerens konfiguration. Dette skaber de betingelser, som agenten kan vælge mellem under simuleringen. Når en handling er valgt, starter step(this, Action) funktionen, som tager den valgte handling og beregner den næste tilstand og den dertil hørende belønning.

Den første del af step() funktionen beskæftiger sig med at hente de nuværende tilstande, der er gemt i systemet. Disse tilstande kan omfatte variable som f.eks. motorens position (theta) og hastighed (dtheta), som kan ændre sig under simuleringen. Motorens næste hastighed beregnes ved hjælp af en PD-controller, der beregner den nødvendige acceleration baseret på den valgte handling og de nuværende tilstande. Denne beregning sker ved hjælp af en simpel Euler-integration, der giver den næste tilstand.

Når den næste tilstand er beregnet, opdateres observationen og sammenlignes med en foruddefineret tærskelværdi. Hvis den aktuelle position overstiger denne tærskel, afsluttes simuleringen og et signal om afslutning sendes. Derudover beregnes belønningen ud fra, om motoren har opført sig som forventet eller om en fejl er opstået.

Funktionen reset(this) starter miljøet forfra ved at tildele tilfældige startværdier til de relevante tilstande. Dette giver systemet mulighed for at simulere forskellige scenarier, og agenten kan træne på at finde den bedste strategi over tid.

En vigtig del af systemet er de valgfrie metoder, der giver yderligere funktionalitet. Funktionen getVoltage(this, action) sikrer, at den valgte handling er inden for et acceptabelt interval, f.eks. en bestemt motorhastighed. Hvis handlingen er uden for dette interval, vil en fejlmeddelelse blive genereret. updateActionInfo(this) opdaterer grænserne for handlingerne, så de er i overensstemmelse med motorens maksimale hastighed.

Derudover er der funktioner til visuel opdatering af miljøet, som kan være nyttige under træningen af agenten. Funktionen plot() kan bruges til at visualisere motorens status, og envUpdatedCallback() kan bruges til at opdatere eventuelle grafiske repræsentationer af systemet.

Udover de tekniske aspekter af implementeringen er det væsentligt at forstå, hvordan alle disse elementer arbejder sammen. Systemets tilstande og handlinger skal være klart definerede for at sikre, at agenten træner på meningsfulde opgaver. Belønningssystemet skal være udformet således, at det guider agenten mod den ønskede adfærd og samtidig håndterer fejl på en måde, der giver agenten mulighed for at lære af sine fejl. Desuden skal simuleringen være robust nok til at kunne håndtere en bred vifte af scenarier, så agenten kan generalisere sine færdigheder til nye, usete situationer.

Hvordan træffe beslutninger ved hjælp af beslutningstræer og entropi?

Beslutningstræer er et centralt værktøj i både beslutningsanalyse og maskinlæring. I beslutningsanalyse bruges de til at identificere de strategier, der har størst sandsynlighed for at opnå et mål. Beslutningstræer er også populære inden for maskinlæring, hvor de anvendes til både klassificering og regression. Et beslutningstræ er en flowchart-lignende struktur, hvor hver intern node repræsenterer en test på en attribut, hver gren repræsenterer resultatet af testen, og hver bladnode repræsenterer en beslutning eller en klasseetiket. Stierne fra roden til bladene repræsenterer klassifikationsregler, og træet er hierarkisk opbygget.

En typisk beslutningstræ består af tre typer noder: beslutningsnoder, test- eller chance-noder og endenoder. Beslutningstræer er ikke-parametriske læringsmetoder og er derfor meget nyttige i situationer, hvor man arbejder med ukendte eller ustrukturerede data. For at træffe beslutning i et beslutningstræ, skal man typisk vælge det bedste kriterium at bruge i hver node, som skal opdele datasættet bedst muligt i forhold til et bestemt mål. Denne proces afhænger af et mål for usikkerhed, nemlig entropi.

I beslutningstræer anvendes entropi som en metode til at måle usikkerhed eller uorden i datasættet. Når man bygger et beslutningstræ, ønsker man at minimere entropien på hver node, da det betyder, at beslutningen bliver mere entydig og præcis. Entropi, som et begreb, refererer til graden af usikkerhed i et datasæt, og et mål for, hvordan dataene er blandet eller blandede i forhold til de beslutninger, man prøver at træffe.

Et simpelt eksempel kan være, når en gruppe studerende skal vælge mellem to feriemål. Hvis de stemmer om at vælge mellem Paris og London, og stemmerne er næsten lige fordelt, er der stor usikkerhed i beslutningen. Denne usikkerhed kan kvantificeres ved hjælp af entropi. I et tilfælde, hvor én by får et markant flertal, vil usikkerheden være lavere, og beslutningen vil være lettere at træffe.

Matematisk kan entropi beregnes ved hjælp af formlen:

Hvor $p_i$ er sandsynligheden for at en given klasse i datasættet forekommer. Hvis der for eksempel er 30 positive og 70 negative i et datasæt med 100 elementer, vil $p(+) = 0,3$ og $p(-) = 0,7$. Entropien for dette datasæt vil være relativt høj, hvilket indikerer, at der er stor usikkerhed omkring, hvilken beslutning der skal træffes.

Når man arbejder med beslutningstræer, vil målet være at vælge noder og opdele datasættet på en måde, der minimerer entropien, og dermed usikkerheden. Dette gøres ved at vurdere, hvilken opdeling af dataene der giver den reneste fordeling af klasserne, så man opnår en høj grad af entydige beslutninger i hver node. Præcis som i eksemplet med studerende, kan entropi hjælpe med at forstå, hvilken beslutning der har den laveste usikkerhed, og dermed gøre det lettere at træffe en beslutning, der er mest passende for situationen.

Denne proces af gentagen opdeling og vurdering af entropi fortsætter, indtil man når et punkt, hvor opdelingen ikke længere kan gøres effektivt, eller man når et prædefineret stopkriterium. En vigtig del af beslutningstræer er at sikre, at træet ikke bliver overfittet, hvilket kan ske, hvis træet fortsætter med at opdeles for meget. Dette kan undgås ved at anvende teknikker som beskæring, hvor unødvendige noder fjernes for at gøre træet mere generaliserbart.

Det er også vigtigt at forstå, at beslutningstræer kan være meget følsomme over for små ændringer i dataene, hvilket kan føre til stor variabilitet i træets struktur. Derfor er det nødvendigt at anvende metoder som krydsvalidering for at sikre, at træet generaliserer godt til nye data.