W kontekście algorytmów głębokiego uczenia (Deep Learning, DL), jednym z najważniejszych zagadnień jest wybór odpowiednich cech, które będą używane w modelach predykcyjnych lub klasyfikacyjnych. Właściwy dobór cech ma kluczowe znaczenie dla jakości wyników, dlatego metody takie jak selekcja cech, czyli wybór podzbiorów cech z pełnego zbioru danych, są niezwykle istotne. Istnieje kilka popularnych podejść do wyboru cech, w tym metody filtrujące, oparte na opakowaniach oraz osadzone w ramach procesu uczenia maszynowego. Każda z tych metod ma swoje zalety, ale również pewne ograniczenia.

Metoda filtrująca polega na ocenie cech na podstawie ich charakterystyki, na przykład odległości, zależności, informacji lub spójności, bez uwzględniania wpływu tych cech na wyniki predykcji. Jest to metoda stosunkowo szybka, ale jej główną wadą jest to, że nie uwzględnia wpływu wybranych cech na skuteczność algorytmu klasyfikacji czy predykcji, co może prowadzić do słabej ogólnej wydajności modelu. W przeciwieństwie do niej, metoda opakowania (wrapper) tworzy podzbiory cech z pełnego zbioru danych i ocenia ich ważność na podstawie dokładności modelu predykcyjnego. Metoda ta jest bardziej precyzyjna, ale wymaga dużych zasobów obliczeniowych, ponieważ proces selekcji cech jest powtarzany wielokrotnie dla różnych podzbiorów danych.

Inną metodą jest podejście osadzone, które łączy proces selekcji cech z procesem uczenia modelu. Metody osadzone są związane z konkretnym algorytmem klasyfikacyjnym lub predykcyjnym, ponieważ proces selekcji cech jest integralną częścią samego procesu uczenia. Choć te metody mogą być mniej kosztowne obliczeniowo w porównaniu do metody opakowania, ich efektywność zależy od wybranego algorytmu i jego zdolności do uwzględniania relacji między cechami w trakcie uczenia.

Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to kolejny ważny element w omawianiu algorytmów DL, które znalazły szerokie zastosowanie w analizie danych sekwencyjnych. Dzięki swojej strukturze RNN, która przechowuje pamięć wewnętrzną w formie ukrytych stanów, potrafią modelować zależności czasowe i sekwencyjne na różnych skalach. Ich rozszerzeniem są sieci typu Long Short-Term Memory (LSTM), które pozwalają na analizę długoterminowych zależności w danych sekwencyjnych, eliminując problem zanikającego gradientu, który jest powszechny w tradycyjnych RNN.

Z kolei sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) wyróżniają się silną zdolnością do ekstrakcji cech z danych przestrzennych, takich jak obrazy. CNN są strukturą feed-forward, która naśladuje organizację ludzkiego kory wzrokowej, co pozwala im efektywnie rozpoznawać wzorce w obrazach o niskiej rozdzielczości, jak w przypadku odręcznych tekstów. W obszarze energii odnawialnej sieci konwolucyjne znalazły zastosowanie w prognozowaniu wiatru, radiacji słonecznej czy prognozowaniu produkcji energii.

Modele hybrydowe stanowią połączenie różnych algorytmów DL, wykorzystując mosty sieciowe lub kaskadę modeli DL i ML do celów klasyfikacyjnych. W dziedzinie energii odnawialnej, takie modele zostały wykorzystane do przewidywania warunków wiatrowych i prognozowania produkcji energii. Jeden z popularnych modeli hybrydowych, czyli Adaptacyjny System Wnioskowania Neuronowego Fuzzy (ANFIS), łączy sieci neuronowe, systemy wnioskowania rozmytego i techniki sterowania adaptacyjnego.

Sieci typu Multilayer Perceptron (MLP) stanowią rozwiniętą wersję sieci neuronowych, oparte na strukturze feed-forward, i są powszechnie stosowane w zadaniach klasyfikacyjnych i regresyjnych. W tym przypadku, dane są przesyłane przez różne warstwy sieci, w których następuje ich przetwarzanie, a na końcu następuje wyjście wyników. MLP korzysta z funkcji aktywacji, takich jak funkcja sigmoidalna, oraz metody wstecznej propagacji błędów w procesie nauki.

Real-time data collection, czyli zbieranie danych w czasie rzeczywistym, to kluczowy element dla monitorowania i optymalizacji produkcji energii w systemach energii odnawialnej. Wysokiej jakości dane, pochodzące zarówno z urządzeń systemowych, jak i z publicznych zbiorów danych meteorologicznych, mają duże znaczenie dla precyzyjnych prognoz i optymalnych decyzji energetycznych. W szczególności, dane z systemów SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) stanowią podstawę monitorowania farm wiatrowych i innych instalacji energii odnawialnej. Wyzwanie związane z tymi danymi polega na ich przedwczesnej obróbce, obejmującej imputację brakujących wartości, normalizację danych, zmianę rozdzielczości oraz dekompozycję danych.

Podczas przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, szczególną uwagę należy zwrócić na imputację brakujących danych. W większości przypadków brakujące wartości są nieuniknione, a ich wypełnienie może odbywać się na różne sposoby, w tym za pomocą estymacji. Jednym z podejść jest usuwanie przypadków, w których występują brakujące dane, jednak to rozwiązanie wiąże się z ryzykiem utraty istotnych informacji. Imputacja może być bardziej efektywna, ale wiąże się z koniecznością oszacowania brakujących wartości na podstawie dostępnych danych.

Zrozumienie procesów przetwarzania danych, zarówno w kontekście imputacji brakujących wartości, jak i dekompozycji szeregów czasowych, jest niezbędne do zapewnienia wysokiej jakości wyników w modelach ML i DL, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych, które są typowe dla aplikacji w obszarze energii odnawialnej.

Jak federowane uczenie maszynowe zmienia przyszłość systemów opieki zdrowotnej, zapewniając prywatność i bezpieczeństwo danych?

W sektorze opieki zdrowotnej analiza danych nabiera coraz większego znaczenia, jednak wyzwania związane z różnorodnością, rozproszeniem i wrażliwością informacji medycznych utrudniają wykorzystanie tradycyjnych metod uczenia maszynowego. Dane zdrowotne obejmują szeroki zakres informacji – od recept, poprzez szczegółowe dane pacjentów, aż po transakcje ubezpieczeniowe – które są trudne do udostępniania między różnymi podmiotami ze względu na ich poufność. Centralizowane systemy oparte na sztucznej inteligencji, które wymagają przesyłania surowych danych do jednego serwera, wiążą się z opóźnieniami komunikacyjnymi i ryzykiem naruszenia prywatności, co w kontekście ochrony danych medycznych staje się coraz mniej akceptowalne.

Federowane uczenie maszynowe (FL) stanowi przełom w podejściu do analizy wrażliwych danych zdrowotnych. Ta rozproszona metoda pozwala wielu lokalnym jednostkom, takim jak szpitale, szkolić modele AI na własnych danych bez konieczności ich udostępniania. Jedynie wyuczone parametry modeli są przesyłane do centralnego serwera, który agreguje informacje, tworząc model globalny, nie mając bezpośredniego dostępu do danych osobowych. Dzięki temu znacznie zwiększa się bezpieczeństwo i prywatność danych, eliminując ryzyko ich wycieku lub manipulacji.

FL jest szczególnie wartościowe w obszarach wymagających niskich opóźnień i wysokiej niezawodności, takich jak zdalne zabiegi chirurgiczne, gdzie bezpieczeństwo i szybkość reakcji mają kluczowe znaczenie. Integracja FL z Internetem Medycznych Urządzeń (IoMT) umożliwia systemom opieki zdrowotnej nie tylko analizę danych, ale również szybką adaptację do zmieniających się warunków klinicznych, bez konieczności centralnego gromadzenia informacji. Takie rozwiązania pozwalają na predykcję ryzyka, ocenę efektywności terapii oraz prognozowanie wskaźników hospitalizacji czy śmiertelności w oddziałach intensywnej opieki, jednocześnie respektując prywatność pacjentów.

Podstawą działania FL jest cykliczny proces, w którym centralny serwer wysyła zaktualizowany model do lokalnych urządzeń, gdzie odbywa się jego trening na prywatnych danych. Następnie lokalne modele przesyłają swoje wyniki z powrotem do serwera, który łączy je, tworząc coraz bardziej precyzyjny globalny model. Całość odbywa się bez wymiany surowych danych, co czyni proces nie tylko bezpiecznym, ale i wydajnym. FL potwierdziło swoją skuteczność także poza medycyną, na przykład w przemyśle wykorzystującym Internet Rzeczy (IIoT), co podkreśla jego szerokie zastosowanie i potencjał.

Niezwykle istotne jest zrozumienie, że FL nie eliminuje wyzwań związanych z komunikacją i synchronizacją rozproszonych jednostek, dlatego konieczne jest dalsze rozwijanie protokołów oraz infrastruktury telekomunikacyjnej, zwłaszcza w środowiskach wymagających bardzo niskich opóźnień. Ponadto, choć federowane modele minimalizują ryzyko wycieku danych, to zapewnienie ich integralności oraz autentyczności wyników pozostaje kluczowym aspektem, który wymaga stałego monitoringu i audytu.

Zastosowanie FL w medycynie otwiera drzwi do przyszłych systemów opieki zdrowotnej, które będą nie tylko inteligentne i responsywne, ale przede wszystkim bezpieczne, transparentne i godne zaufania. Dzięki rozproszonym modelom uczenia możliwe będzie efektywne wykorzystanie ogromnej, heterogenicznej i wrażliwej bazy danych medycznych, jednocześnie chroniąc prawa pacjentów do prywatności i poufności ich informacji. To nowa era, w której technologia wspiera nie tylko postęp naukowy, ale także etyczne i społeczne aspekty opieki zdrowotnej.

Ważne jest, aby czytelnik zdawał sobie sprawę, że federowane uczenie maszynowe to nie tylko technologia, lecz również nowy paradygmat w zarządzaniu danymi, wymagający współpracy wielu interesariuszy – od technologów, przez medyków, po prawodawców – aby stworzyć spójny, bezpieczny i efektywny ekosystem opieki zdrowotnej. Zrozumienie złożoności tego procesu, zarówno pod względem technicznym, jak i organizacyjnym, jest kluczowe dla prawidłowego wdrożenia i dalszego rozwoju systemów opartych na FL.

Jak modelować szumy kolorowe za pomocą filtrów liniowych i nieliniowych?
Jak zrozumieć ruch aktywnych cząsteczek Brownowskich przy użyciu metody średniej stochastycznej
Jakie są kluczowe właściwości macierzy jednostkowych i ich zastosowania w algebrze liniowej?
Jak efektywnie dodawać treść na stronach internetowych: Separator, Bloki, Linki i Formatowanie Tekstu