Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи
Шрифт:
2. Анализ особенностей данных. На этом этапе проводится первое простое изучение данных для выявления нетипичных значений, выходящих за разумные пределы. Также определяются переменные, которые не предоставляют важной информации для решения задачи.
3. Преобразование входных данных. На этом этапе обычно проводится нормализация данных, чтобы избежать серьезных ошибок на последующих этапах моделирования. Предположим, что в задаче рассматриваются две переменные — рост и вес жителей страны. Рост, скорее всего, будет указываться в сантиметрах или даже миллиметрах, вес — в килограммах. Если мы будем использовать нейронную сеть для моделирования этих данных, то получим некорректные результаты из-за больших различий во входных значениях (рост человека может достигать двух тысяч миллиметров,
4. Моделирование. Это основной этап интеллектуального анализа данных. Методы анализа данных делятся на группы в зависимости от того, какие приемы используются на этом этапе. По этой причине моделирование обычно охватывает ряд средств и методологий, как правило, относящихся к мягким вычислениям (эта дисциплина изучает методы решения задач с неполными или неточными данными) и неизменно направленных на извлечение нетривиальной информации. Сюда относятся нейронные сети, метод опорных векторов и так далее.
5. Извлечение знаний. Часто на предыдущем этапе не удается мгновенно извлечь знания из данных. На этом этапе применяются различные инструменты, к примеру, позволяющие получить новые знания при помощи корректно обученной нейронной сети.
6. Интерпретация и оценка данных. Несмотря на интенсивное использование компьютерных методов в интеллектуальном анализе данных, этот процесс по прежнему далек от полной автоматизации. Значительная часть интеллектуального анализа данных выполняется вручную, а качество результатов зависит от опыта инженера. По этой причине после завершения процесса извлечения знаний необходимо проверить корректность выводов, а также убедиться, что они нетривиальны (к примеру, тривиальным будет знание о том, что рост всех людей заключен на интервале от 1,4 до 2,4 м). Также при реальном интеллектуальном анализе одни и те же данные анализируются при помощи разных методологий. На этом этапе производится сравнение результатов, полученных с помощью различных методов анализа и извлечения знаний.
* * *
ПАПА РИМСКИЙ — ПРИШЕЛЕЦ?
В 1996 году Ханс-Петер Бек-Борнхольдт и Ханс-Херманн Даббен в статье, опубликованной в престижном журнале Nature, рассмотрели вопрос: действительно ли Папа Римский — человек? Они рассуждали следующим образом: если мы выберем одного человека случайным образом, то вероятность того, что он будет Папой Римским, составит 1 к 6 миллиардам. Продолжим силлогизм: вероятность того, что Папа Римский — человек, равна 1 к 6 миллиардам.
Опровержение этих рассуждений привели Шон Эдди и Дэвид Маккей в том же самом журнале, применив условную вероятность. Они рассуждали следующим образом: вероятность того, что некий человек — Папа Римский, вовсе не обязательно равна вероятности того, что некий индивид — человек, если он — Папа Римский. Применив математическую нотацию, имеем:
Р(человек | Папа Римский) =/= р(Папа Римский | человек).
Если мы хотим узнать значение Р (человек | Папа Римский), нужно применить теорему Байеса. Получим:
Допустим, вероятность того, что некий индивид (житель планеты Земля) — пришелец, пренебрежимо мала
Прекрасно известно, что интуиция, не подкрепленная размышлениями, — злейший враг статистики и теории вероятностей. Многие думают, что при анализе данных большой объем входных данных (но не выборок) позволит получить больше информации, а следовательно, и больше знаний. С этим заблуждением традиционно сталкиваются начинающие специалисты по интеллектуальному анализу данных, и распространено оно настолько широко, что специалисты называют его проклятием размерности.
Суть проблемы заключается в том, что при добавлении к математическому пространству дополнительных измерений его объем возрастает экспоненциально.
К примеру, 100 точек (102) — достаточная выборка для единичного интервала, при условии, что расстояние между точками не превышает 0,01. Но в кубе единичной стороны аналогичная выборка должна содержать уже 1000000 точек (106), а в гиперкубе размерностью 10 и с длиной стороны, равной 1, — уже 1020 точек. Следовательно, чтобы при добавлении новых измерений выборка по-прежнему охватывала пространство должным образом (иными словами, чтобы плотность математического пространства оставалась неизменной), объемы выборок должны возрастать экспоненциально. Допустим, что мы хотим найти закономерности в результатах парламентских выборов и располагаем множеством данных об избирателях и их предпочтениях. Часть имеющихся данных, к примеру рост избирателей, возможно, не будет иметь отношения к результатам голосования. В этом случае лучше исключить переменную «рост», чтобы повысить плотность выборок избирателей в математическом пространстве, где мы будем работать.
Именно проклятие размерности стало причиной появления целого раздела статистики под названием отбор характеристик (англ, feature selection). В этом разделе изучаются различные математические методы, позволяющие исключить максимально большой объем данных, не относящихся к рассматриваемой задаче. Методы отбора характеристик могут варьироваться от исключения избыточной или связанной информации до исключения случайных данных и переменных, имеющих постоянное значение (то есть переменных, значения которых на множестве выборок практически не меняются). В качестве примера приведем переменную «гражданство».
Логично, что ее значение будет одинаковым для всех или почти всех избирателей, следовательно, эта переменная не имеет никакой ценности.
Чаще всего используется такой метод отбора характеристик, как метод главных компонент. Его цель — определение проекции, в которой вариация данных будет наибольшей. В примере, представленном на следующем рисунке, две стрелки указывают две главные компоненты с максимальной вариацией в облаке точек. Максимальная вариация указана более длинной стрелкой. Если мы хотим снизить размерность данных, то две переменные, откладываемые на осях абсцисс и ординат, можно заменить новой переменной — проекцией выборок на компоненту, указываемую длинной стрелкой.
На этом графике стрелки указывают направления, в которых вариация данных будет наибольшей.
* * *
А ЭТО КТО? РАСПОЗНАВАНИЕ ЛИЦ
Многие современные фотоаппараты способны во время съемки распознавать лица. Например, цифровые фотоаппараты часто содержат функцию, позволяющую определить число лиц на фотографии и автоматически настроить параметры съемки так, чтобы все лица оказались в фокусе.
Социальная сеть Facebook также использует функцию распознавания лиц, способную определять людей на фотографиях, загружаемых пользователем. Как же действуют подобные функции?