Машинное обучение

Материал из MachineLearning.

Версия 18:16, 30 марта 2008

Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и классических математических дисциплин, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации и интеллектуальным анализом данных (Data Mining).

Наиболее теоретические разделы машинного обучения объединены в отдельное направление, теорию вычислительного обучения (Computational Learning Theory, COLT).

Машинное обучение — не только математическая, но и практическая, инженерная дисциплина. Чистая теория, как правило, не приводит сразу к методам и алгоритмам, применимым на практике. Чтобы заставить их хорошо работать, приходится изобретать дополнительные эвристики, компенсирующие несоотвествие сделанных в теории предположений условиям реальных задач. Практически ни одно исследование в машинном обучении не обходится без эксперимента на модельных или реальных данных, подтверждающего практическую работоспособность метода.

Основные международные конференции — ICML, NIPS, ICPR, COLT.

Основные всероссийские конференции — ММРО, РОАИ.

Приложения

Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений:

• Категория:Приложения в биоинформатике
• Категория:Приложения в медицине
  • Медицинская диагностика
• Категория:Приложения в геологии и геофизике
• Категория:Приложения в социологии
• Категория:Приложения в экономике
  • Кредитный скоринг
  • Предсказание ухода клиентов
  • Обнаружение мошенничества
  • Биржевой технический анализ
  • Финансовый надзор
• Категория:Приложения в технике
  • Техническая диагностика
  • Робототехника
  • Компьютерное зрение
  • Распознавание речи
• Категория:Приложения в офисной автоматизации
  • Распознавание текста
  • Обнаружение спама
  • Категоризация документов
  • Распознавание рукописного ввода

Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами.

Общая постановка задачи обучения по прецедентам

Дано конечное множество прецедентов (объектов, ситуаций), по каждому из которых собраны (измерены) некоторые данные. Данные о прецеденте называют также его описанием. Совокупность всех имеющихся описаний прецедентов называется обучающей выборкой. Требуется по этим частным данным выявить общие зависимости, закономерности, взаимосвязи, присущие не только этой конкретной выборке, но вообще всем прецедентам, в том числе тем, которые ещё не наблюдались.

Наиболее распространённым способом описания прецедентов является признаковое описание. Фиксируется совокупность n показателей, измеряемых у всех прецедентов. Если все n показателей числовые, то признаковые описания представляют собой числовые векторы размерности n. Возможны и более сложные случаи, когда прецеденты описываются временными рядами или сигналами, изображениями, видеорядами, текстами, попарными отношениями друг с другом, например отношением сходства или интенсивности взаимодействия, и т. д.

Для решения задачи обучения по прецедентам в первую очередь фиксируется модель зависимости. Затем вводится функционал качества, значение которого показывает, насколько хорошо модель описывает наблюдаемые данные. Выбирается такой набор параметров модели, при котором функционал качества принимает оптимальное значение; это и есть обучение (или настройка) модели по выборке данных. Как правило, процедура обучения сводится к применению численных методов для оптимизации функционала качества.

Типология задач обучения по прецедентам

• Обучение с учителем (supervised learning) — наиболее распространённый случай. Каждый прецедент представляет собой пару «объект, ответ». Требуется найти функциональную зависимость ответов от описаний объектов и построить алгоритм, принимающий на входе описание объекта и выдающий на выходе ответ. Функционал качества обычно определяется как средняя ошибка ответов, выданных алгоритмом, по всем объектам выборки.
  • Задача классификации (clssification) отличается тем, что множество допустимых ответов конечно. Их называют метками классов (class label). Класс — это множество всех объектов с данным значением метки.
  • Задача регрессии (regression) отличается тем, что допустимым ответом является действительное число или числовой вектор.
  • Задача прогнозирования (forecasting) отличается тем, что объектами являются отрезки временных рядов, обрывающиеся в тот момент, когда требуется сделать прогноз на будущее. Для решения задач прогнозирования часто удаётся приспособить методы регрессии или классификации, причём во втором случае речь идёт скорее о задачах принятия решений.

• Обучение без учителя (unsupervised learning). В этом случае ответы не задаются, и требуется искать зависимости между объектами.
  • Задача кластеризации (clustering) заключается в том, чтобы сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов. Функционалы качества могут определяться по-разному, например, как отношение средних межкластерных и внутрикластерных расстояний.
  • Задача поиска ассоциативных правил (association rules learning). Исходные данные представляются в виде признаковых описаний. Требуется найти такие наборы признаков, и такие значения этих признаков, которые особенно часто (неслучайно часто) встречаются в признаковых описаниях объектов.

• Обучение с подкреплением (reinforcement learning). Роль объектов играют пары «ситуация, принятое решение», ответами являются значения функционала качества, характеризующего правильность принятых решений (реакцию среды). Данный подход используется при самообучении роботов.

• Активное обучение (active learning) отличается тем, что обучаемый имеет возможность самостоятельно назначать следующий объект, на котором станет известен верный ответ. См. также Планирование экспериментов.

Вспомогательные задачи, как правило, не представляют основного интереса с прикладной точки зрения, но используются в других (перечисленных выше) случаях для повышения качества решения.

• Сокращение размерности (dimension reduction) или отбор информативных признаков (features selection). Часто применяется в задачах классификации и регрессии, поскольку лишние признаки удорожают получение исходных данных, усложняют процесс обучения и приводят к переобучению.
• Фильтрация выбросов — обнаружение в обучающей выборке небольшого числа нетипичных (шумовых) объектов, появившихся в результате ошибки или сбоя. Как правило, удаление таких объектов или придание им меньшего веса приводит к построению более надёжных (робастных) алгоритмов.
• Восполнение пропущенных данных — замена недостающих значений в признаковых описаниях их прогнозными значениями.

Подходы и методы

Подход к задачам обучения — это концепция, парадигма, точка зрения на процесс обучения, приводящая к набору базовых предположений, гипотез, эвристик, на основе которых строится модель, функционал качества и методы его оптимизации.

Разделение методов «по подходам» довольно условно. Разные подходы могут приводить к одной и той же модели, но разным методам её обучения. В некоторых случаях эти методы отличаются очень сильно, в других — совсем немного и «плавно трансформируются» друг в друга путём незначительных модификаций.

Статистическая классификация

В статистике решение задач классификации принято называть дискриминантным анализом.

Классический подход основан на оптимальном байесовском классификаторе, в котором приходится оценивать плотности распределения классов по обучающей выборке. Различные методы оценивания плотности порождают большое разнообразие байесовских методов:

• наивный байесовский классификатор;
• квадратичный дискриминант;
• линейный дискриминант Фишера;
• метод парзеновского окна и, отчасти, метод ближайших соседей;
• методы на основе разделения смеси плотностей и EM-алгоритма, в частности, метод радиальных базисных функций.

Другие теоретико-вероятностные и статистические подходы:

• скрытая марковская цепь;
• байесовская сеть.

Разделяющие поверхности

• персептрон;
• метод потенциальных функций;
• метод опорных векторов.

Кластеризация

• графовые алгоритмы кластеризации;
• cтатистические алгоритмы кластеризации;
• иерархическая кластеризация.

Регрессия

• линейная регрессия;
• нелинейная регрессия;
• векторная регрессия;
• логистическая регрессия.

Нейронные сети

• персептрон;
• многослойный персептрон;
• самоорганизующаяся сеть Кохонена;
• гибридная сеть встречного распространения;
• сеть радиальных базисных функций;

Индукция правил (поиск закономерностей)

• решающее дерево;
• решающий список;
• решающий лес;
• тестовый алгоритм;
• алгоритм вычисления оценок.

Алгоритмические композиции

• взвешенное голосование;
• бустинг;
• бэггинг;
• метод случайных подпространств;
• метод комитетов;
• смесь экспертов.

Сокращение размерности

• селекция признаков = отбор признаков;
• метод главных компонент;
• метод независимых компонент;
• многомерное шкалирование.

Выбор модели

• минимизация эмпирического риска;
• структурная минимизация риска;
• минимум длины описания;
• критерий Акаике = AIC;
• байесовский информационный критерий = BIC;
• скользящий контроль;
• извлечение признаков;
• метод группового учёта аргументов = МГУА = самоорганизация моделей;
• случайный поиск с адаптацией;
• генетический алгоритм.

Ссылки

• Google Machine Learning News — форумы и новости по машинному обучению на Гугле
• MLpedia — вики-ресурс по машинному обучению, в последнее время почему-то недоступен
• ML OSS (Machine learning open source software) — коллективный сайт разработчиков открытого софта для машинного обучения
• hunch.net — блог Джона Лангфорда (John Langford) по проблемам машинного обучения
• KDnuggets — крупнейший портал по интеллектуальному анализу данных, поддерживаемый Григорием Пятецким-Шапиро, одним из идеологов Data Mining
• ML challenges — cоревнования в решении задач машинного обучения
• KDNet (Knowledge Discovery Network of Excellence) — международный проект, объединяющий представителей науки и бизнеса, решающих практические задачи интеллектуального анализа данных
• CiteSeer — основной источник знаний по Computer Science
• CiteSeer^X — альфа-версия нового CiteSeer, пока глючная, но зато пополняемая

Курсы лекций

• Воронцов К. В. Математические методы обучения по прецедентам. Курс лекций. МФТИ. 2006
• Сергей Николенко. Курс лекций «Самообучающиеся системы»
• Сергей Николенко. Курс лекций «Вероятностное обучение»

Использованная литература

1. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
2. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
3. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
4. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979.
5. Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. «Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5-7036-0108-8.
6. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5-86134-060-9.
7. Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2.
8. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning. — Springer, 2001. ISBN 0-387-95284-5.
9. MacKay D. On-line book: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. — 2005.
10. Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0-07-042807-7.
11. Schölkopf B., Smola A.J. Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 13-978-0-262-19475-4 [1]
12. Vapnik V.N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. [2]
13. Witten I.H., Frank E. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). - Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0-12-088407-0 [3]