Jak działa głębokie uczenie w porównaniu do uczenia maszynowego?

W poprzednich rozdziałach przedstawiono podstawowe informacje o uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu. Warto jednak przyjrzeć się bliżej tym dwóm technologiom, aby zrozumieć ich różnice i możliwości, jakie oferują. Głębokie uczenie, będące podzbiorem uczenia maszynowego, stanowi bardziej zaawansowaną i potężną wersję technologii uczenia maszynowego. W analogii do programowania w C++, jest to tak, jakby klasa pochodna miała dostęp do wszystkich funkcji i danych klasy bazowej, ale mogła także dodać nowe funkcje, których klasa bazowa nie miała.

Głębokie uczenie ma zatem większy potencjał niż tradycyjne techniki uczenia maszynowego. Różnice między tymi dwoma podejściami polegają nie tylko na bardziej zaawansowanej architekturze, ale także na sposobie przetwarzania danych. W przypadku uczenia maszynowego dane muszą zostać uprzednio przetworzone przez człowieka. Oznacza to, że przed użyciem danych w modelu uczenia maszynowego, muszą one zostać uporządkowane, oznaczone i odpowiednio przygotowane. Takie przygotowanie danych jest czasochłonne i wymaga dużej wiedzy eksperckiej.

Natomiast w głębokim uczeniu algorytmy potrafią przetwarzać dane nieustrukturalizowane, jak obrazy czy tekst, a także automatycznie wyodrębniać cechy, co znacznie zmniejsza zależność od eksperta. Weźmy przykład: mamy zbiór zdjęć różnych zwierząt i chcemy je sklasyfikować jako koty, psy, chomiki itp. W przypadku głębokiego uczenia, algorytmy same będą w stanie wybrać, które cechy (np. kształt uszu, rozmiar ciała) są najważniejsze do rozróżnienia między poszczególnymi gatunkami. W tradycyjnym uczeniu maszynowym to człowiek musiałby ręcznie wybrać te cechy, co jest bardziej czasochłonne i narażone na błędy.

Głębokie uczenie stosuje także inne podejście do procesu trenowania modeli. Zamiast ręcznego określania cech, jak w uczeniu maszynowym, głębokie sieci neuronowe automatycznie dostosowują swoje wagi, aby jak najlepiej dopasować model do danych. To odbywa się poprzez procesy takie jak propagacja wsteczna i spadek gradientu. Te mechanizmy pozwalają algorytmowi na samodzielne "uczenie się" i optymalizację, co skutkuje zwiększoną precyzją w przewidywaniu nowych danych, np. nowych zdjęć zwierząt.

Chociaż głębokie uczenie może automatycznie przetwarzać dane i wyciągać cechy, które w uczeniu maszynowym musiałby wybrać człowiek, wymaga także znacznie więcej zasobów obliczeniowych i czasu na trenowanie. Oznacza to, że jest ono bardziej wymagające pod względem sprzętowym i potrzebuje dużych zbiorów danych, by osiągnąć wysoką efektywność. Mimo to, głębokie uczenie stanowi ogromny postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, a jego możliwości wykorzystania są szerokie: od analizy obrazów medycznych, przez wykrywanie oszustw finansowych, aż po przewidywanie katastrof naturalnych.

W kontekście zastosowań, głębokie uczenie znajduje swoje miejsce w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, tworzenie sztuki wirtualnej, odkrywanie leków czy analiza obrazów medycznych. Istotnym przykładem jest również wykorzystanie tych technologii w obszarze finansów, gdzie algorytmy głębokiego uczenia mogą pomóc w wykrywaniu nieprawidłowości i oszustw, które są trudne do zauważenia przez ludzi. W praktyce, dzięki coraz większej mocy obliczeniowej, możliwe stało się stosowanie głębokiego uczenia także w dziedzinach wymagających analizy dużych zbiorów danych, takich jak badania materiałów czy prognozowanie zjawisk naturalnych.

Szerokie zastosowanie głębokiego uczenia nie jest jednak wolne od wyzwań. Wciąż wymaga ono bardzo dużych zasobów obliczeniowych, w tym odpowiednich procesorów graficznych (GPU), które są w stanie przeprowadzać równoległe obliczenia. Co więcej, wiele algorytmów głębokiego uczenia, mimo swojej skuteczności, pozostaje "czarną skrzynką", co oznacza, że trudniej jest zrozumieć, jak dokładnie model podejmuje swoje decyzje. To stanowi istotną barierę w aplikacjach, które wymagają pełnej przejrzystości i wyjaśnialności, na przykład w medycynie czy finansach.

Jak uzyskać dokładność klasyfikacji i wizualizować wyniki za pomocą funkcji w MATLAB-ie?

Aby uzyskać dokładność klasyfikacji w procesie testowania, wykorzystuje się funkcję mean(), która pozwala na obliczenie ostatecznej dokładności w formacie procentowym. Wartość ta jest istotnym wskaźnikiem wydajności modelu klasyfikacyjnego. Aby wyświetlić uzyskaną dokładność klasyfikacji, używa się funkcji disp(), która służy do prezentacji wyników na ekranie. Natomiast dla wizualizacji wyników klasyfikacji, w tym rozkładów prawdziwych i fałszywych, można użyć wykresu pomyłek (confusion chart), generowanego za pomocą funkcji confusionchart() w MATLAB-ie. Takie podejście umożliwia dokładniejsze zrozumienie skuteczności klasyfikatora, przedstawiając błędy w formie łatwej do interpretacji.

Przy wykonywaniu projektów, takich jak klasyfikacja dźwięków zwierząt, wyniki będą widoczne po pewnym czasie z uwagi na większy rozmiar pamięci i długi czas przetwarzania obrazów. Procesy treningu i walidacji są wyświetlane na rysunku 7.45, a ostateczny wykres pomyłek pokazany na rysunku 7.46 obrazuje, że dokładność klasyfikacji wynosi 70%, podczas gdy dokładność walidacji osiąga poziom 85%. Taki wynik uznaje się za dość dobry w kontekście wykorzystywanego modelu.

Warto pamiętać, że proces przetwarzania danych w kontekście deep learning (głębokiego uczenia) różni się od tradycyjnych metod uczenia maszynowego. W przypadku klasyfikacji, takich jak rozpoznawanie dźwięków zwierząt, nie jest konieczne wcześniejsze wydobywanie cech przez człowieka, co stanowi jedną z kluczowych różnic w porównaniu z klasycznymi metodami uczenia maszynowego. Modele deep learning automatycznie uczą się reprezentacji cech na podstawie danych wejściowych, co upraszcza cały proces.

Rozróżnienie pomiędzy uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem staje się bardziej widoczne, gdy porównuje się projekty, które wymagają ręcznego wydobywania cech (np. z obrazów owoców czy dźwięków zwierząt) z projektami, które wykorzystują głębokie sieci neuronowe i gdzie cechy są automatycznie ekstraktowane przez model. Z kolei zastosowanie głębokiego uczenia w różnych dziedzinach, takich jak prognozowanie poziomów energii trzęsień ziemi, klasyfikacja obrazów owoców czy dźwięków zwierząt, pokazuje, jak różne techniki mogą być wykorzystane do rozwiązywania różnorodnych problemów. W przypadku tych zastosowań modele głębokiego uczenia wykazują wyższą efektywność, nie wymagając wcześniejszego przygotowania danych w postaci cech.

Należy także zauważyć, że choć deep learning jest potężnym narzędziem, to wciąż istnieją wyzwania związane z doborem odpowiednich algorytmów oraz odpowiednich zbiorów danych. Wymaga to nie tylko solidnej wiedzy teoretycznej, ale i praktycznych umiejętności w pracy z danymi, modelami oraz narzędziami takimi jak MATLAB. W rzeczywistych aplikacjach kluczowe znaczenie ma umiejętność dostosowywania algorytmów i przeprowadzania testów, które pozwalają na ocenę skuteczności stworzonych modeli.

Jak działa logika w systemach sztucznej inteligencji: Zasady i operacje

Logika w systemach sztucznej inteligencji (SI) odgrywa kluczową rolę w procesie podejmowania decyzji i wnioskowania. Podstawą takich systemów są operacje logiczne, które pozwalają na analizowanie danych, formułowanie wniosków oraz podejmowanie decyzji w oparciu o dostępne informacje. Na przykład, w systemach komputerowych wartości logiczne są reprezentowane przez 1 (prawda) oraz 0 (fałsz), a każdy z tych stanów można odwzorować na konkretne napięcia analogowe w przypadku układów TTL, gdzie wartość 1 odpowiada napięciu 3,5 V lub wyższemu, a 0 - napięciu 0,7 V lub niższemu.

Logika propositionalna składa się z kilku elementów: obiektów (propozycji), funkcji lub relacji oraz łączników logicznych. Te ostatnie, zwane również operatorami logicznymi, mają na celu połączenie propozycji i stworzenie z nich bardziej złożonych wyrażeń logicznych. Do podstawowych operatorów logicznych należą: negacja, koniunkcja, alternatywa, implikacja oraz bicondycja. Warto dodać, że operatorzy ci są ujęci w tabelach prawdy, które określają, jakie będą wyniki logiczne dla różnych kombinacji wejść.

Negacja, koniunkcja i alternatywa: podstawowe operatory

Negacja (¬) jest operatorem, który odwraca wartość logiczną zmiennej. Przykład: negacja zmiennej A (¬A) oznacza, że jeżeli A jest prawdą (1), to ¬A będzie fałszem (0), i odwrotnie. Konwentna koniunkcja (∧), z kolei, działa jak operacja "i". Oznacza to, że wynik koniunkcji będzie prawdą tylko wtedy, gdy wszystkie łączone propozycje będą prawdziwe. Na przykład, dla zmiennych A i B, wyrażenie A ∧ B będzie prawdą tylko wtedy, gdy zarówno A, jak i B są prawdą.

Alternatywa (∨), znana także jako "lub", zwraca prawdę, jeśli chociaż jedna z propozycji jest prawdą. W przypadku dwóch zmiennych A i B, wyrażenie A ∨ B będzie prawdą, jeżeli przynajmniej jedna z nich jest prawdą, a fałszem, gdy obie są fałszywe.

Implikacja i bicondycja

Implikacja (→) to operator, który opisuje warunkowe zależności między propozycjami. Implikacja A → B oznacza, że jeśli A jest prawdą, to również B musi być prawdą. Jeśli jednak A jest fałszem, wynik nie zależy od wartości B, dlatego w takim przypadku implikacja zawsze będzie prawdziwa, niezależnie od tego, czy B jest prawdą, czy fałszem.

Bicondycja (↔) to operator, który wskazuje, że dwie propozycje są równoważne, tzn. obie muszą być prawdziwe lub obie muszą być fałszywe, aby wyrażenie A ↔ B było prawdą. W przeciwnym razie wynik będzie fałszywy.

Systemy wnioskowania w sztucznej inteligencji

Systemy wnioskowania odgrywają kluczową rolę w sztucznej inteligencji, pozwalając na wyciąganie logicznych wniosków na podstawie dostępnych danych. Podstawowe metody wnioskowania to systemy dedukcyjne, indukcyjne oraz abdukcyjne. Dedukcja polega na przechodzeniu od ogólnych zasad do szczegółowych wniosków, podczas gdy indukcja opiera się na wnioskowaniu ogólnych zasad na podstawie obserwacji konkretnych przypadków. Abdukcja, z kolei, to proces wyciągania najbardziej prawdopodobnego wniosku na podstawie dostępnych danych.

Jednym z najważniejszych systemów wnioskowania w sztucznej inteligencji jest system wnioskowania rozmytego (FIS), który wykorzystuje funkcje przynależności oraz reguły oparte na wcześniejszych doświadczeniach do wyciągania wniosków. Przykładem zastosowania systemu FIS może być określenie wysokości napiwku, który należy zapłacić w restauracji, w zależności od jakości jedzenia oraz obsługi. Na podstawie wartości tych zmiennych system wnioskowania rozmytego przydziela odpowiednią wartość dla napiwku, który może być niski, średni lub wysoki, w zależności od tego, jak te zmienne są oceniane.

Cykl wiedzy w sztucznej inteligencji

Cykl wiedzy w sztucznej inteligencji jest procesem obejmującym zbieranie, przetwarzanie, reprezentowanie i wykorzystywanie wiedzy przez systemy AI. Składa się z kilku etapów, które umożliwiają tworzenie efektywnych systemów decyzyjnych.

Na podstawie tej reprezentacji, system AI może przeprowadzać wnioskowanie, podejmując decyzje i prognozy w oparciu o dostępne informacje. Ten proces ma na celu jak najbardziej precyzyjne wyciąganie wniosków i podejmowanie decyzji w sposób, który imituje ludzkie procesy myślowe.

Sztuczna inteligencja, zwłaszcza w kontekście wnioskowania logicznego, jest obecnie jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów. Zrozumienie podstawowych operacji logicznych oraz metod wnioskowania jest kluczowe dla rozwoju zaawansowanych systemów AI, które mogą być wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, od analizy danych po podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w różnych dziedzinach życia codziennego.

Jak efektywnie korzystać z funkcji nlinfit oraz innych narzędzi do nieliniowej regresji w MATLAB?

Proces dopasowywania modelu rozpoczyna się od przygotowania danych — wybieramy odpowiednie zmienne niezależne (np. Horsepower, Weight) oraz zmienną zależną (np. MPG). Dane te umieszczamy w macierzach lub tabelach, które następnie służą jako argumenty funkcji nlinfit. Definicja funkcji modelu odbywa się przez stworzenie funkcji anonimowej z zestawem współczynników, które będą iteracyjnie dopasowywane. Wartości początkowe tych współczynników, przekazywane jako beta0, mają istotne znaczenie dla stabilności i szybkości zbieżności algorytmu. Nawet zerowe wartości startowe, choć mogą wywołać ostrzeżenia, nie blokują działania funkcji, co daje pewną elastyczność użytkownikowi.

Funkcja nlinfit umożliwia także korzystanie z dodatkowych opcji konfiguracyjnych, które można ustawić za pomocą struktury zwracanej przez statset('nlinfit'). Wśród najważniejszych opcji są MaxIter, kontrolująca maksymalną liczbę iteracji, RobustWgtFun — funkcja wagowa wpływająca na odporność dopasowania na wartości odstające (np. bisquare), oraz TolFun — precyzja zatrzymania algorytmu względem sumy kwadratów reszt. Pozwala to na precyzyjne dostosowanie procesu optymalizacji do charakteru danych i oczekiwanej dokładności modelu.

W praktyce, oprócz standardowego wywołania nlinfit z samymi danymi i funkcją modelu, można testować także wywołania rozszerzone o dodatkowe opcje oraz parametry określające model błędu, takie jak 'ErrorModel' z wartością "constant". W rezultacie funkcja zwraca nie tylko estymowane współczynniki, lecz również macierz kowariancji, reszty, wartości funkcji Jacobiego, MSE i szczegóły dotyczące modelu błędu, co jest nieocenione przy ocenie jakości dopasowania i dalszej analizie statystycznej.

Przykład z zastosowaniem zbioru danych carbig pokazuje, jak krok po kroku tworzyć takie modele i eksperymentować z różnymi konfiguracjami nlinfit. Podobnie, funkcje fit, fitnlm czy nlinfit można wykorzystywać do budowania modeli nieliniowych w oparciu o różnorodne typy funkcji (np. wykładnicze, logarytmiczne, wielomianowe, funkcje Gaussa), co jest demonstrowane na przykładzie modelowania prędkości obrotowej silnika w zależności od napięcia DC.

Ponadto, choć funkcje takie jak nlinfit oferują dużą elastyczność, to jednocześnie wymagają odpowiedniej interpretacji wyników i weryfikacji przyjętych założeń. Analiza reszt, ocena macierzy kowariancji parametrów czy zastosowanie wag odpornych to narzędzia, które pomagają w ocenie, czy model rzeczywiście opisuje dane, czy też wymaga korekty lub zmiany funkcji modelowej.

Zrozumienie mechanizmu działania algorytmu iteracyjnego dopasowania, w tym kryteriów zakończenia procesu, jest niezbędne dla skutecznego wykorzystania nlinfit w praktyce. Warto także pamiętać, że różne funkcje dopasowania w MATLAB (fit, fitnlm, nlinfit) choć mają podobne cele, różnią się pod względem zakresu dostępnych opcji, formatu zwracanych wyników oraz zastosowań, co pozwala na dobór narzędzia najbardziej dopasowanego do konkretnego zadania.

Jakie algorytmy klasyfikacyjne są najczęściej wykorzystywane w aplikacjach AI?

Algorytmy klasyfikacyjne są fundamentem wielu systemów sztucznej inteligencji, wykorzystywanych do rozwiązywania złożonych problemów związanych z danymi. Wśród najbardziej popularnych rozwiązań w tej dziedzinie wyróżniają się trzy główne rodzaje klasyfikacji: binarna, wieloklasowa oraz wieloetykietowa. Każdy z tych algorytmów znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł czy rozpoznawanie obrazów.

Klasyfikacja binarna, jak sama nazwa wskazuje, polega na przypisaniu obiektów do jednej z dwóch kategorii. Jest to najprostsza forma klasyfikacji, której celem jest rozróżnienie między dwoma możliwymi wynikami, na przykład "tak" lub "nie", "chory" lub "zdrowy". Jednym z głównych zastosowań tego algorytmu jest w systemach diagnostyki medycznej, które pozwalają na wczesne wykrywanie chorób, takich jak cukrzyca, choroby serca czy nowotwory. Wykorzystanie algorytmu klasyfikacji binarnej umożliwia lekarzom podejmowanie szybszych decyzji i skuteczniejszą interwencję medyczną.

Z kolei klasyfikacja wieloklasowa jest bardziej rozbudowaną wersją, w której obiekty mogą należeć do jednej z wielu klas. Przykłady zastosowań obejmują rozpoznawanie gatunków zwierząt na podstawie dźwięków, identyfikację roślin, pojazdów czy rozpoznawanie obiektów w systemach monitoringu. Tego typu klasyfikacja jest szczególnie użyteczna w dziedzinie rozpoznawania obrazów i dźwięków, gdzie skala danych i różnorodność obiektów wymagają bardziej zaawansowanego podejścia.

Klasyfikacja wieloetykietowa jest najtrudniejszą i najbardziej złożoną z tych trzech metod. W tym przypadku jeden obiekt może być przypisany do wielu kategorii jednocześnie. Na przykład, w systemach rekomendacji produktów użytkownik może otrzymać sugestie, które odpowiadają kilku kategoriom jednocześnie, np. "czarne buty" i "buty sportowe". Ze względu na swoją złożoność, ten algorytm nie jest tak powszechnie wykorzystywany jak pozostałe, jednak jego potencjał w różnych aplikacjach AI jest ogromny.

Pomimo że klasyfikacja wieloetykietowa stanowi bardziej skomplikowaną i wymagającą dziedzinę, w książce skupimy się na dwóch pierwszych algorytmach: klasyfikacji binarnej i wieloklasowej, ponieważ są one szeroko stosowane i najlepiej poznane w literaturze.

W kontekście algorytmów stosowanych w klasyfikacji, wymienia się także takie popularne metody, jak KNN (K najbliższych sąsiadów), drzewa decyzyjne, Naive Bayes, maszyny wektorów nośnych (SVM), lasy losowe (Random Forest) oraz sieci neuronowe. Choć każda z tych metod ma swoje specyficzne zastosowanie, to w kontekście omawianych algorytmów w tej książce skupić się będziemy na klasyfikacji binarnej i wieloklasowej, gdyż stanowią one fundament wielu popularnych systemów AI.

Z punktu widzenia uczenia maszynowego, klasyfikacja należy do kategorii nadzorowanego uczenia, w którym algorytm uczy się na podstawie przykładów danych z etykietami. Algorytmy te działają w oparciu o dane wejściowe, które są wcześniej klasyfikowane, co pozwala na późniejsze przypisanie nowych, nieznanych danych do jednej z wcześniej zdefiniowanych klas. W środowisku MATLAB, popularne narzędzia, takie jak Statistics and Machine Learning Toolbox oraz Deep Learning Toolbox, oferują użytkownikom szeroki zestaw funkcji i aplikacji wspierających procesy klasyfikacji.

Matlab dostarcza również narzędzi takich jak aplikacja Classification Learner, która umożliwia wybór algorytmu klasyfikacji, trening modelu oraz walidację wyników. Aplikacja ta daje użytkownikowi możliwość wykorzystania popularnych metod klasyfikacji, takich jak drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych czy regresja logistyczna, do rozwiązywania problemów klasyfikacyjnych w różnych dziedzinach. Użytkownicy mogą porównywać różne modele, analizować ich błędy walidacyjne i wybrać najskuteczniejszy z nich.

Ciekawym aspektem korzystania z Classification Learner App jest to, że aplikacja umożliwia zarówno automatyczne, jak i ręczne treningi modelu. W trybie automatycznym aplikacja dokonuje selekcji najlepszego modelu na podstawie wstępnie zdefiniowanych wyników walidacji, natomiast w trybie manualnym użytkownik samodzielnie wybiera algorytm i dostosowuje parametry.

W przypadku rozwoju systemów klasyfikacyjnych, niezwykle istotne jest nie tylko wybranie odpowiedniego algorytmu, ale także właściwa analiza i preprocessing danych, co w dużym stopniu wpływa na jakość wyników. Ponadto, warto pamiętać, że zastosowanie algorytmu nie kończy się na etapie treningu i walidacji modelu. Istotnym krokiem jest także monitorowanie wydajności systemu w czasie rzeczywistym, gdyż warunki mogą się zmieniać, a modele mogą wymagać ponownego dostrojenia w odpowiedzi na nowe dane.