Hvordan Kunstig Intelligens Lærer og Træffer Beslutninger: En Udforskning af Fuzzy Inference, Maskinlæring og Forstærkningslæring

Kunstig intelligens (AI) kan forstås som en proces, hvor systemer lærer at forudsige eller aflede mulige resultater baseret på input. Der er flere tilgange til denne læring og beslutningstagning, og i denne sammenhæng fokuserer vi på tre af de mest anvendte metoder: læring baseret på erfaringer, læring baseret på input-output data, og læring baseret på miljøet. Hver af disse tilgange bidrager til, hvordan AI-systemer udvikler evnen til at træffe beslutninger uden direkte menneskelig indgriben.

Tre store kategorier af intelligente teknikker anvendes i AI-systemer: fuzzy inference systemer (FIS), maskinlæringsalgoritmer (ML), og dyb læring (DL). FIS er udviklet ud fra logisk intelligens og anvendes til at håndtere og analysere data, hvor der er usikkerhed. Maskinlæring omfatter et bredt udvalg af algoritmer, der lærer at træffe beslutninger ved at analysere data. Dyb læring, som er en underkategori af maskinlæring, bruger neurale netværk med flere lag til at lære komplekse mønstre i data.

Maskinlæring opdeles yderligere i fire underkategorier: supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, og reinforcement learning. Supervised og unsupervised learning hører til den såkaldte offline eller åbne læringsproces, da modellerne trænes på forhånd og derefter kan træffe beslutninger uden yderligere træning. Forstærkningslæring er anderledes, da det kræver, at agenten trænes i realtid baseret på feedback fra sit miljø. Eksempler på forstærkningslæring omfatter autonome køretøjer eller robotter, der lærer og træffer beslutninger i dynamiske og uforudsigelige miljøer.

I forhold til maskinlæring og neurale netværk er det vigtigt at bemærke, at et neuralt netværk kun er en struktur, der kan bruges som fundament for en model, der skal trænes. Maskinlæringsalgoritmer som regression, især logistisk regression, kan videreudvikles til at blive neurale netværk. Denne proces, der involverer transformation af algoritmer til modeller, gør det muligt at skabe systemer, der selvstændigt træffer beslutninger baseret på nye inputdata.

Logisk intelligens er et andet vigtigt element i forståelsen af AI. Denne form for intelligens refererer til evnen til at ræsonnere og analysere komplekse problemer på en struktureret og matematisk måde. Mennesker, der besidder logisk intelligens, er ofte dygtige til at løse videnskabelige problemer, identificere mønstre og forstå abstrakte idéer effektivt. Et klassisk eksempel på logisk intelligens er evnen til at spille skak, hvor spilleren anvender rationelle strategier til at træffe beslutninger baseret på det givne bræt.

Propositional logik, som er en central komponent i logisk intelligens, håndterer udsagn og påstande uden nogen form for deduktiv ræsonnering. En proposition er en erklæring, der enten er sand eller falsk. Eksempler på sådanne udsagn kunne være: "Tom er en ung dreng," eller "Washington D.C. er USA's hovedstad." Denne form for logik bruges i mange AI-systemer, hvor man anvender enkle regler for at repræsentere viden på en struktureret og forståelig måde.

For AI's funktionalitet er det væsentligt at forstå, at et system ikke nødvendigvis forstår verden på samme måde som mennesker. AI-systemer er afhængige af at bearbejde store mængder data og anvende matematiske modeller til at "lære" af dem. Dette gør dem i stand til at træffe beslutninger på baggrund af mønstre og relationer, der ellers kunne være svært at identificere med det blotte øje. En vigtig del af denne proces er evnen til at generalisere fra de data, systemet bliver præsenteret for, hvilket gør AI til et effektivt værktøj i mange forskellige sammenhænge.

For læseren er det vigtigt at forstå, at de teknologier og metoder, der ligger til grund for AI, har både styrker og begrænsninger. AI er stærk i at analysere store mængder data og finde mønstre, men det er ikke altid i stand til at forstå den dybere kontekst, som mennesker gør. Dette kan være både en fordel og en ulempe, afhængig af anvendelsen. AI kan for eksempel udmærke sig i opgaver som billedgenkendelse eller stemmegenkendelse, hvor den kan analysere store datasæt hurtigt og effektivt. Dog kan den mangle den menneskelige evne til at forstå de mere nuancerede, subjektive aspekter af beslutningstagning.

Hvordan arbejder Klyngedannelse og Uovervåget Læring i MATLAB?

I uovervåget læring er klyngedannelse en central metode til at opdage mønstre i data uden at have forudbestemte etiketkategorier. Denne tilgang anvendes oftest til at analysere store mængder data, opdage skjulte relationer og forberede data til yderligere analyse eller forudsigelse i overvåget læring. Klyngedannelsesmetoder, såsom K-Means og hierarkisk klyngedannelse, danner grupper, hvor data indenfor samme gruppe er mere ensartede end data fra andre grupper. MATLAB tilbyder et væld af funktioner til at implementere disse teknikker og visualisere resultaterne effektivt.

I MATLAB kan resultaterne af klyngedannelse visualiseres på flere måder, som hjælper med at forstå de underliggende mønstre i dataene. Et eksempel på dette er funktionen "Neighbor Distances", som viser afstanden mellem noderne (eller neuronerne) i en som (Self-Organizing Map). I denne visualisering repræsenterer blå hexagoner noderne, og de røde linjer forbinder nabo-neuroner. Farverne i regionerne indikerer afstanden mellem neuronerne, hvor mørkere farver betyder større afstande. Dette gør det muligt at få en visuel forståelse af, hvordan dataene er grupperet, og hvordan de forskellige noder i netværket er relateret til hinanden.

En anden nyttig visualisering er "Weight Planes", som viser vægtene, der forbinder inputdataene med hver neuron i netværket. Jo mørkere farve, desto større er vægten, hvilket giver et klart billede af, hvilke inputfunktioner der er mest indflydelsesrige for netværkets opførsel. Hvis to funktioners vægtmønstre er meget ens, kan man antage, at de er stærkt korrelerede.

En vigtig metode i uovervåget læring er eksport af den trænede klyngemodel. I MATLAB kan man eksportere denne model til arbejdsområdet for senere brug, f.eks. til klassifikation af nye inputdata. Dette gør det muligt at bygge på tidligere analyser og udnytte dem i fremtidige forudsigelser.

I forbindelse med klyngedannelsesalgoritmerne findes der flere metoder til at tildele data til forskellige grupper. For eksempel er K-Means et velkendt eksempel på eksklusiv klyngedannelse. Denne algoritme deler dataene op i et forudbestemt antal klynger (k), hvor hvert datapunkt tildeles en gruppe baseret på dets nærhed til den gennemsnitlige placering (centroid) af gruppen. Det betyder, at hver datapunkt i en klynge har den laveste afstand til dens respektive centroid sammenlignet med andre centroids.

K-Means og K-Medoids er to almindelige teknikker for eksklusiv klyngedannelse. Begge metoder kræver, at man specificerer antallet af klynger (k) på forhånd. I K-Means er klyngerne baseret på gennemsnittet af datapunkterne, mens K-Medoids i stedet bruger medianen, hvilket gør den mere robust over for ekstreme værdier. MATLAB tilbyder flere funktioner til at implementere K-Means, såsom kmeans(X, k), der returnerer klyngernes indekser, eller kmeans(X, k, Name, Value), som tillader tilpasning af forskellige parametre for klyngedannelsen.

Udover de eksklusive metoder findes der også overlappende og probabilistiske klyngedannelsesmetoder. Overlappende klyngedannelse tillader, at et datapunkt kan tilhøre flere klynger på samme tid, hvilket er nyttigt, når der er usikkerhed om et datapoins præcise tilhørsforhold. Probabilistisk klyngedannelse bygger på sandsynlighedsmodeller, der estimerer, hvor sandsynligt det er, at et datapunkt tilhører en given klynge, hvilket giver en mere nuanceret forståelse af datafordelingen.

Det er væsentligt at forstå, at uovervåget læring som helhed ofte anvendes i de tidlige faser af dataanalyse, især når der ikke findes prædefinerede etiketter for observationerne. Denne metode er især nyttig til at opdage skjulte mønstre i data og kan hjælpe med at informere valg af modeller og funktioner i senere faser af analysen. Uovervåget læring er også et vigtigt værktøj i anomali-detektering, hvor man søger efter usædvanlige mønstre eller datapunkter, der afviger markant fra resten af datasættet.

En yderligere funktion ved uovervåget læring i MATLAB er muligheden for at udføre datakomprimering. Gennem klyngedannelse kan dataene reduceres til et mindre antal klynger, som stadig bevarer de væsentlige mønstre i datasættet, hvilket gør det lettere at analysere store mængder data. Der findes også funktioner til at rangere funktioner baseret på deres relevans for klyngedannelsen, hvilket hjælper med at optimere behandlingen af store datasæt.

Det er vigtigt at bemærke, at valget af den rigtige klyngedannelsesmetode og det rette antal klynger (k) kan have stor indvirkning på resultaterne. Der findes forskellige metoder til at bestemme det optimale antal klynger, herunder metoder som "Elbow Method", som analyserer summen af kvadrerede fejl inden for klyngerne for at finde et passende k. Samtidig er det også vigtigt at teste og evaluere resultaterne af klyngedannelsen ved hjælp af visuelle inspektioner og statistiske målinger for at sikre, at de fundne klynger faktisk giver mening i konteksten af den konkrete problemstilling.

Hvordan træning af regressionstræer kan forbedres med funktioner og nye data

I datavidenskab er træningsmodeller, specielt regressionstræer, et vigtigt værktøj til at forudsige numeriske værdier baseret på et sæt inputvariabler. For at optimere præstationen af et regressionstræ er det nødvendigt at bruge funktioner som funktionalitet til selektion af funktioner og evaluering af resultater. I denne proces kan brugen af et "Feature Selection"-værktøj, som findes i appen, være afgørende for at forbedre modeltræningen. I dette tilfælde vil vi se på, hvordan træningsmodellen kan optimeres ved at justere funktionerne og ved at anvende en testmodel for nye data.

Efter at have tilføjet et træ til modellerne, kan man bruge funktioner som "Feature Selection" under OPTIONS-fanen for at åbne værktøjet til valg af funktioner. I vores eksempel anvendes algoritmerne MRMR og F Test til at vælge de vigtigste funktioner. For at undgå bias i valideringsmålingerne vælges de funktioner med højeste rang, og fra de oprindelige syv funktioner bevares kun fire. Dette skridt er kritisk for at opnå en mere effektiv model ved at fjerne unødvendige eller irrelevante inputvariabler, der kunne forringe modelens præcision.

Når man har defineret de funktioner, der skal anvendes, kan man starte træningen af modellen. Resultatet vil være en ny version af træningsmodellen, hvor kun de udvalgte funktioner bruges. Det er vigtigt at kontrollere træningsfejlene ved at anvende residualplottet, hvilket hjælper med at forstå forskellen mellem de forudsigelser, modellen giver, og de faktiske resultater. I dette tilfælde kan man bemærke, at den bedste model, Model 5.1, ikke nødvendigvis er den mest præcise, da den kun benytter fire ud af de oprindelige syv funktioner.

Når modellen er trænet, kan man eksportere den til arbejdsområdet, hvilket giver mulighed for at bruge den på nye data. For at gøre dette korrekt, er der to grundlæggende betingelser, der skal opfyldes. For det første skal testdataene, der skal anvendes til at evaluere modellen, have de samme variable navne og samme rækkefølge som de træningsdata, der blev brugt til at træne modellen. For det andet skal funktionen predictFcn() bruges, som er eksporteret sammen med den trænede model. Denne funktion giver mulighed for at forudsige resultater baseret på de nye data.

En anden vigtig del af denne proces er forståelsen af, hvordan regressionstræer fungerer i praksis. For eksempel er der to typer af træmodeller: CompactRegressionTree og RegressionTree. CompactRegressionTree er en komprimeret version af et regressionstræ, som ikke indeholder træningsdataene. Denne model kan bruges til at forudsige resultater for nye data, men den kan ikke bruges til at udføre tværvalidering, hvilket betyder, at den ikke kan anvendes til at evaluere modellens nøjagtighed under træningen. På den anden side indeholder RegressionTree objektet træningsdataene og giver mulighed for at udføre alle nødvendige funktioner for at vurdere modellen.

Når man arbejder med regressionstræer, er det vigtigt at bemærke, at valg af funktioner og selektion af de rette data kan have en stor indvirkning på modellens præstationer. At undlade at bruge unødvendige funktioner, der ikke tilføjer værdi til modellen, kan reducere overfitting og dermed forbedre modellens evne til at generalisere til nye data. Desuden er det nødvendigt at sikre sig, at de data, der anvendes til testen af modellen, har samme struktur som træningsdataene, så forudsigelserne bliver så præcise som muligt.

I praktisk anvendelse betyder det, at brugeren ikke kun skal træne modellen med relevante data, men også sikre, at testdataene opfylder de samme krav som træningsdataene for at få de mest præcise forudsigelser. Dette er en essentiel del af arbejdet med regressionstræer og kræver en grundig forståelse af både dataene og de funktioner, der bruges til at træne og evaluere modellen.