Tekoälyn algoritmit

Tekoäly on viime aikoina puhuttanut paljon medioissa tuoden mukanaan myös joitakin aiheeseen liittyviä ennakkoluuloja. Asiantuntijamme Antti Winter kirjoitti tekoälystä viisiosaisen artikkelisarjan, jossa pyritään käsittelemään aihetta puolueettomasti ja monipuolisesti.

Tekoälyn algoritmit

Wikipedia määrittelee algoritmin seuraavasti: ”Algoritmi on yksityiskohtainen kuvaus tai ohje siitä, miten tehtävä tai prosessi suoritetaan; jota seuraamalla voidaan ratkaista tietty ongelma.

Algoritmit ovat siis ohjelmointiratkaisuja, jotka mahdollistavat tietokoneiden oppimisen ja suorittamisen tehtäviä ja ovat siis olennainen osa tekoälyä. Niitä käytetään kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, puheentunnistuksessa, suositusjärjestelmissä, sekä monissa autonomisissa järjestelmissä.

Tässä artikkelissa haluan sivuta tekoälyn kehityksessä käytettyjä algoritmeja ja sitä millaisten ongelmien ratkaisuun eri algoritmeja käytetään.

Tekoälyn kehityksessä yleisesti käytettyjä algoritmeja ovat muiden muassa:

• Lineaarinen regressio
• Päätöspuut
• Satunnaiset metsät
• K-keskiarvot
• Tukivektorikoneet
• Syväoppiminen (kuten konvoluutio neuroverkot ja rekurrenttiset neuroverkot)
• Geneettiset algoritmit
• Bayesin verkot

Algoritmien käytön ymmärtäminen vaatii jonkin verran matemaattista ja tilastotieteellistä pohjaa, mutta loppujen lopuksi kyseessä on hyvin selkeistä ja järkeen käyvistä mekanismeista, joiden avulla tekoäly suoriutuu sille asetetuista tehtävistään.

Algoritmien mekanismien selittäminen vaatii kuitenkin enemmän, kuin pelkän blogikirjoituksen ja siksi suosittelen tutustumaan tarkemmin jokaiseen algoritmiin erikseen.

Lineaarinen regressio

Lineaarinen regressioanalyysi on yksinkertainen, tehokas analyysimenetelmä datan ennustamiseen. Tavoitteena on löytää lineaarinen yhteys kahden muuttujan välillä. Menetelmä perustuu lineaarisen yhtälön sovittamiseen datan pisteisiin, jossa yritetään löytää paras mahdollinen suora, joka kulkee datan läpi. Lineaarista regressioanalyysiä käytetään lähes kaikilla tieteenaloilla, jossa tehdään empiiristä tutkimusta.

Esimerkiksi voidaan tutkia sään vaikutusta linja-autojen aikatauluihin, tai esimerkiksi kaupassa asiakkaiden ostokäyttäytymiseen. Sillä voidaan ennustaa hintojen kehitystä tai talouden liikkeitä, ihmisten massakäyttäytymistä tai liikennettä. Käyttömahdollisuuksia on lukemattomia.

Lineaarinen regressio sopii erityisen hyvin tilanteisiin, joissa on olemassa lineaarinen yhteys selittävän ja vastemuuttujan välillä, ja se voi tarjota tärkeitä oivalluksia datan suhteista.

Lineaarisen regression matemaattisista yhtälöistä ja soveltamisesta löytyy paljon aineistoa. Mikäli olet kiinnostunut käyttämään tätä algoritmia – kannattaa tutkia aihetta kattavammin.

Päätöspuut

Päätöspuu (Decision tree) on yksi yleisimmistä koneoppimismenetelmistä, jota käytetään luokittelutehtävissä ja ennustamisessa. Päätöspuu perustuu päätöksentekoon hierarkkisessa rakenteessa, joka koostuu solmuista ja reunoista. Jokainen solmu edustaa päätöstä, joka perustuu tietyn selittävän muuttujan arvoon, kun taas reuna edustaa mahdollista vastausta päätökseen.

Päätöspuun rakenteen voisi rinnastaa vuokaavioon, jossa jokaisen solmun kohdalla tehdään päätös. Solmussa testataan arvoa yksinkertaisella kysymyksellä.

Päätöspuu-algoritmin toiminta on helppo ymmärtää – mallin voi ymmärtää hyvin lyhyellä selityksellä. Rakenteensa vuoksi algoritmi antaa tuloksen hyvin vähäisillä datamäärillä.

Päätöspuun rakentaminen tapahtuu seuraavasti:

1. Aluksi päätöspuu on tyhjä, ja kaikki datan pisteet ovat juurisolmussa.
2. Jokaisessa vaiheessa valitaan paras selittävä muuttuja, jonka perusteella solmu jaetaan kahteen osaan. Tämä jako tapahtuu niin, että solmussa olevat datapisteet jaetaan kahteen osaan siten, että saadaan mahdollisimman homogeeniset ryhmät.
3. Tämä jako tapahtuu käyttämällä jotain jakoalgoritmia, kuten Gini-indexiä tai informaatio-entropiaa, jotka mittaavat erotusta datapisteiden välillä. Jakoalgoritmi valitaan yleensä riippuen siitä, millaista dataa käsitellään.
4. Jako jatkuu rekursiivisesti, kunnes kaikilla lehtisolmuilla on sama luokka, tai kunnes valitun kriteerin mukainen jako ei paranna merkittävästi ennustustarkkuutta.
5. Kun päätöspuu on rakennettu, se voidaan käyttää uusien datapisteiden ennustamiseen. 

Jokainen datapiste kulkee läpi päätöspuun, ja päätökset tehdään jokaisessa solmussa, kunnes saavutetaan lehtisolmu, joka edustaa ennustettua luokkaa.

Päätöspuu on helppo tulkita ja selittää, ja se voi tarjota tärkeitä oivalluksia datan rakenteesta. Päätöspuu on myös tehokas menetelmä, joka soveltuu monenlaisiin tehtäviin. Kuitenkin, kuten kaikki koneoppimismenetelmät, päätöspuukin on altis ylikuormittumiselle, joten sen suorituskykyä on valvottava ja optimoitava tarvittaessa.

Satunnaiset metsät (Random Forests)

Satunnaiset metsät (Random Forests) on koneoppimisen metodi, joka perustuu päätöspuualgoritmiin. Se on yksi suosituimmista ja tehokkaimmista luokittelualgoritmeista. Satunnaisissa metsissä useita päätöspuita rakennetaan ja yhdistetään yhdeksi ennustemalliksi.

Tässä lyhyt kuvaus algoritmin toiminnasta:

1. Päätöspuiden luominen:
   Jokainen päätöspuu rakennetaan käyttäen osajoukkoa alkuperäisestä koulutusdatasta. Tämä osajoukko luodaan satunnaisesti vedoten vetämiseen takaisin (bootstrap sampling), jossa havaintoja otetaan uudelleen näytteiksi alkuperäisestä datasta. Tämä osajoukko käytetään sitten päätöspuun rakentamiseen.
2. Satunnaisuus: Päätöspuun rakentamisen aikana jokaisella solmun jakamispisteellä harkitaan vain satunnaisesti valittuja ominaisuuksia. Tämä tarkoittaa sitä, että jokaisessa solmussa päätöspuu harkitsee vain osajoukkoa kaikista käytettävissä olevista ominaisuuksista. Tämä satunnaisuus auttaa vähentämään päätöspuiden korrelaatiota ja tekee metsästä monipuolisemman.
   
3. Ennustaminen:
   Kun satunnaiset metsät on rakennettu, jokainen päätöspuu antaa ennusteen uudelle havainnolle. Luokittelutehtävissä lopullinen ennuste määritetään useiden päätöspuiden äänienemmistön perusteella.

Satunnaiset metsät tarjoavat useita etuja:

• Ne ovat tehokkaita ja skaalautuvia monimutkaisten ongelmien käsittelyyn.
• Ne pystyvät käsittelemään suurta määrää ominaisuuksia ja selviävät hyvin korrelaatiosta ja “melusta”.
• Ne tarjoavat arvioita ominaisuuksien tärkeydestä, mikä auttaa ymmärtämään datan piirteitä.
• Ne ovat suhteellisen helppoja käyttää, eivätkä vaadi paljon hyperparametrien hienosäätöä.

Satunnaiset metsät soveltuvat monenlaisiin tehtäviin, kuten luokitteluun, regressioon ja ulottuvuuden vähentämiseen. Niitä käytetään laajasti eri aloilla, kuten lääketieteessä, taloustieteessä, kuvantamisessa ja tekstianalytiikassa.

Klusterointialgoritmit

Klusterointialgoritmi on koneoppimisen tekniikka, joka on suunniteltu ryhmittämään samankaltaisia datapisteitä yhteen “klustereiksi” eli ryhmiksi. Tämä auttaa tunnistamaan piilotettuja rakenteita datassa, erottamaan erilaisia ryhmiä ja löytämään dataryhmistä samankaltaisia piirteitä. Klusterointi on epävalvottu oppiminen, mikä tarkoittaa, että algoritmi yrittää itsenäisesti löytää datasta ryhmiä ilman ennalta määritettyjä luokkia tai merkintöjä.

Klusterointialgoritmeja käytetään monenlaisissa sovelluksissa. Esimerkiksi markkinointianalyysissä se auttaa yrityksiä tunnistamaan erilaisia asiakasryhmiä ostokäyttäytymisen perusteella. Biologiassa klusterointia voidaan käyttää geenien ryhmittelyyn niiden samankaltaisten ilmentymien perusteella. Kuvankäsittelyssä klusterointi voi auttaa segmentoimaan kuvan eri osiin niiden väri- tai tekstuuripiirteiden perusteella.

K-keskiarvot

K-keskiarvot (engl. K-means) on suosittu yksinkertainen mutta tehokas klusterointialgoritmi, jota käytetään yleisesti datan ryhmittelyyn ja segmentointiin. Se toimii siten, että se aluksi valitsee satunnaisesti alkupisteitä klustereiden keskuksille, sitten se iteratiivisesti liikuttaa näitä keskipisteitä siten, että ne edustavat klusterin keskiarvoa. Jokainen datapiste liitetään lähimpään klusterin keskipisteeseen, ja tätä prosessia jatketaan kunnes klusterien keskipisteet eivät enää muutu merkittävästi.

K-keskiarvot algoritmin toiminta voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:

1. Valitaan aluksi K klusterin keskipistettä satunnaisesti tai annetaan käsin määrättyjen aloituspisteiden.
2. Jokaisesta datapisteestä lasketaan etäisyys jokaiseen klusterin keskipisteeseen, ja se liitetään lähimpään klusteriin.
3. Jokaisen klusterin keskipiste päivitetään siten, että se on kyseisen klusterin pisteiden keskiarvo.
4. Toistetaan vaiheita 2-3, kunnes klustereiden keskipisteet eivät enää muutu merkittävästi.

Lopputuloksena on siis K-klusteria, joista kukin sisältää datan pisteitä, jotka ovat lähimpänä kyseisen klusterin keskipistettä.

K-keskiarvot-algoritmi on helppo toteuttaa ja sitä voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa, joissa on tarve ryhmitellä dataa. Esimerkkejä sovelluksista ovat asiakassegmentointi, kuvien pakkaaminen ja tietojen visualisointi.

On kuitenkin huomattava, että K-keskiarvot on melko yksinkertainen klusterointialgoritmi, joka ei välttämättä ole paras vaihtoehto kaikissa tilanteissa. Esimerkiksi, jos data sisältää epäsäännöllisiä klustereita tai outliereita, K-keskiarvot ei välttämättä pysty luomaan optimaalisia klustereita.

Muita klusterointi algoritmeja

 K-keskiarvojen lisäksi on olemassa monia muita klusterointi algoritmeja, joita voidaan käyttää datan ryhmittelyyn ja segmentointiin. Tässä on muutamia esimerkkejä:

1. Hierarkinen klusterointi

   Tämä algoritmi luo hierarkisen puun, joka esittää datan klustereiden järjestystä. Se voi olla agglomeratiivinen, jossa jokainen piste alkaa omasta klusteristaan ja yhdistyy muihin klustereihin hierarkian ylöspäin siirryttäessä, tai divisiooninen, jossa kaikki pisteet alkavat yhdessä klusterissa ja erotellaan hierarkian alaspäin siirryttäessä.

2. DBSCAN

   Tämä on tiheyspohjainen klusterointialgoritmi, joka tunnistaa alueita, joissa on korkea pistetiheys ja joita erottaa matala pistetiheys. Tämä algoritmi on hyödyllinen, kun klustereiden muoto on epäsäännöllinen tai klusterit ovat eri kokoisia.

3. Meanshift:

   Tämä on toinen tiheyspohjainen klusterointialgoritmi, joka etsii paikallisen maksimin pistetiheydestä. Se liikuttaa jokaista pistettä kohti paikallista maksimia, kunnes saavutetaan konvergenssi.

4. Affinity propagation:

   Tämä algoritmi tunnistaa datan pisteiden väliset affiniteetit (eli kuinka hyvin ne sopivat yhteen), ja käyttää tätä tietoa klusterien luomiseen.

5. Spectral clustering:

   Tämä algoritmi käyttää spektrianalyysiä datan klustereiden tunnistamiseen. Se voi olla erityisen hyödyllinen, kun datalla on monimutkainen rakenteellinen muoto, kuten verkostot.

Tässä vain muutamia esimerkkejä klusterointi algoritmeista, ja on huomioitava, että jokainen algoritmi sopii paremmin erilaisiin tilanteisiin ja ongelmiin. Klusterointi Algoritmin valitseminen riippuu useista tekijöistä, kuten datan luonteesta, klusterien muodosta ja tavoitteista, jotka on asetettu ryhmittelyn suhteen.

 

Tukivektorikoneet

Tukivektorikone (Support Vector Machine, SVM) on tehokas luokittelualgoritmi. Se perustuu tukivektoreiden etsimiseen, jotka ovat luokkien välisen erottelun kannalta keskeisiä datapisteitä. Tässä on yksinkertainen kuvaus siitä, miten tukivektorikone toimii:

1. Koulutusvaihe (Training):

   – Algoritmi ottaa vastaan koulutusdatan, joka koostuu esimerkeistä, joissa jokaisella esimerkillä on ominaisuuksia ja vastaava luokkatunniste.

   – Tavoitteena on etsiä optimaalinen hypertaso, joka erottaa luokat toisistaan mahdollisimman hyvin.

   – Hypertaso on päätösraja, joka jakaa datapisteet luokkiin. Se pyrkii maksimoimaan marginaalin, joka on pienin etäisyys lähimmän datapisteen ja hypertason välillä.

2. Luokitteluvaihe (Classification):

   – Kun hypertaso on määritelty koulutusdatalla, se voidaan käyttää uusien testiesimerkkien luokittelussa.

   – Testiesimerkki syötetään algoritmiin, ja se määrittää, kummalle puolelle hypertasoa se sijoittuu.

   – Esimerkki luokitellaan sen sijainnin perusteella toiselle luokalle, jos se on hypertason yhdellä puolella tai toiselle luokalle, jos se on toisella puolella.

Tukivektorikoneen tehokkuus perustuu siihen, että se pyrkii maksimoimaan marginaalin, eli etäisyyden lähimmän tukivektorin ja hypertason välillä. Tämä tekee siitä erittäin herkän poikkeuksille ja auttaa välttämään ylifitattua (overfitting) mallia.

Lisäksi tukivektorikone pystyy käsittelemään ei-lineaarisesti erotettavia luokkia hyödyntämällä yleistettyjä yhteismitallisia (kernel) funktioita, jotka mahdollistavat datan muuntamisen korkeamman ulottuvuuden avaruuteen, jossa luokat ovat helpommin eroteltavissa.

Syväoppimisen algoritmit 

Deep learning eli syväoppiminen on koneoppimisen alalaji, joka perustuu neuroverkkojen käyttöön. Se on kehitetty mallintamaan monimutkaisia abstrakteja käsitteitä, jotka vaativat useita tasoja edustamiseen.

Syväoppiminen perustuu yksinkertaisiin laskentayksiköihin, joita kutsutaan neuroverkon soluiksi tai neuroneiksi. Nämä solut ovat yhdistetty toisiinsa kerroksittain, ja jokainen kerros oppii yhä monimutkaisempia ominaisuuksia aikaisempien kerrosten tulosten perusteella. Syväoppiminen pyrkii opettamaan tietokoneelle abstraktin mallin, joka kuvaa dataa sen monimutkaisuudesta huolimatta.

Syväoppimisalgoritmit vaativat suuria määriä dataa oppiakseen mallin. Tätä dataa voidaan esimerkiksi käyttää kuvien tunnistamiseen, äänentunnistukseen, kielen kääntämiseen ja musiikin generointiin. Syväoppimisen avulla on mahdollista automatisoida monia tehtäviä, joita aikaisemmin pidettiin mahdottomina tai erittäin vaikeina.

Syväoppiminen on noussut viime vuosina yhdeksi tärkeimmistä teknologioista monilla aloilla, kuten lääketieteessä, automaattiohjauksessa ja suurella datalla tehtävässä tietojenkäsittelyssä. 

Joitakin yleisimpiä syväoppimisen algoritmeja: 

1. Konvoluutioneuroverkot (CNN)
2. Rekurrenttiset neuroverkot (RNN)
3. Pitkä lyhytkestoinen muisti (LSTM)
4. Syvä yhteisöllinen suodatus (Deep Collaborative Filtering)
5. Syvä generatiivinen malli (Deep Generative Model)
6. Autoenkooderit (Autoencoders)
7. Syvä beliefverkko (Deep Belief Network)
8. Kohinanpoisto vaikutteinen autoenkooderi (Denoising Autoencoder)
9. Syvä tukivektorikone (Deep Support Vector Machine)
10. Syvä Q-verkko (Deep Q-Network)

Jokaisella algoritmilla on omat vahvuutensa ja sovellusalueensa, ja usein tietyn ongelman ratkaisemiseksi valitaan sopiva algoritmi. Esimerkiksi konvoluutioneuroverkot ovat hyödyllisiä kuvantunnistuksessa ja kuvankäsittelyssä, kun taas rekurrenttiset neuroverkot ovat hyödyllisiä kielimallinnuksessa ja aikasarjojen ennustamisessa.

Konvoluutioneuroverkot 

Konvoluutioneuroverkko (CNN) on neuroverkkorakenne, jota käytetään laajalti kuvien ja videoiden käsittelyssä, analysoinnissa ja tunnistamisessa. CNN:n idea on käyttää konvoluutio-operaatiota, joka on matemaattinen operaatio, joka etsii tiettyjä ominaisuuksia kuvasta.

CNN:ssä on useita kerroksia, joissa kukin kerros käsittelee tiettyjä kuvan ominaisuuksia. Ensimmäinen kerros käsittelee yksinkertaisia piirteitä, kuten reunaviivoja ja kulmia, kun taas seuraavat kerrokset käsittelevät yhä monimutkaisempia ominaisuuksia, kuten esimerkiksi tiettyjen esineiden osia.

Tämä tuottaa piirrekartan, joka kuvaa kuvan ominaisuuksia.

Tämän jälkeen piirrekarttaa käsitellään useilla kerroksilla, jotka käyttävät konvoluutio-operaatiota ja muita yleisiä neuroverkon operaatioita, kuten aktivointifunktioita, poolingia ja normalisointia. Lopulta saavutetaan viimeinen kerros, joka antaa ennusteen siitä, mihin kategoriaan kuvan sisältö todennäköisesti kuuluu.

CNN-algoritmit ovat erittäin tehokkaita kuvantunnistuksessa, koska ne voivat oppia tunnistamaan kuvan piirteitä ja yhdistämään niitä tarkempiin piirteisiin useiden kerrosten aikana. CNN:t ovat myös käyttökelpoisia muissa tehtävissä, kuten puheen tunnistuksessa, tekstinkäsittelyssä ja aikasarjojen ennustamisessa.

Yksi yleinen esimerkki konvoluutioneuroverkon (CNN) algoritmin käytöstä on kuvien tunnistaminen. Kuvan tunnistus perustuu kuvan piirteiden, kuten reunojen ja kulmien, oppimiseen ja käyttöön kuvan luokittelussa.

CNN-algoritmissa on useita kerroksia, joista kukin käsittelee kuvan tiettyjä piirteitä. Ensimmäisessä kerroksessa kuvasta etsitään yksinkertaisia piirteitä, kuten reunoja ja kulmia. Jokainen kerros käsittelee edellisen kerroksen tuottamia piirteitä yhä monimutkaisemmilla tavoilla.

Tärkeä osa CNN-algoritmin toimintaa on konvoluutio-operaatio, joka tarkoittaa kuvan ja filtterin pistetuloa. Konvoluutiokerros käy läpi koko kuvan ja soveltaa erilaisia suodattimia, jotka etsivät tiettyjä piirteitä, kuten kulmia tai reunaviivoja. Tämä tuottaa piirrekartan, joka kuvaa kuvan ominaisuuksia.

Tämän jälkeen piirrekarttaa käsitellään useilla kerroksilla, jotka käyttävät konvoluutio-operaatiota ja muita yleisiä neuroverkon operaatioita, kuten aktivointifunktioita, poolingia ja normalisointia. Lopulta saavutetaan viimeinen kerros, joka antaa ennusteen siitä, mihin kategoriaan kuvan sisältö todennäköisesti kuuluu.

CNN-algoritmit ovat erittäin tehokkaita kuvantunnistuksessa, koska ne voivat oppia tunnistamaan kuvan piirteitä ja yhdistämään niitä tarkempiin piirteisiin useiden kerrosten aikana.

 

Rekurrentti neuroverkko

Rekurrentti neuroverkko (RNN eli Recurrent Neural Network) on erityisen tyyppinen tekoälymalli, joka on suunniteltu käsittelemään sekvenssi- tai ajallisia tietoja. Se sopii erityisen hyvin tilanteisiin, joissa aikaisemmat tapahtumat vaikuttavat nykyiseen tilaan tai tapahtumaan. RNN:ssä on kyky ottaa huomioon aikaisemmat askelmerkit ja käsitellä tietoja, joilla on aikajärjestys.

RNN-arkkitehtuuri koostuu perinteisestä neuroverkosta, joka on laajennettu käsittelemään toistuvia soluja. Tämä toistuva solu antaa RNN:lle “muistin”, jonka avulla se voi käsitellä aikasarjoja ja sekvenssejä. Jokaisessa ajallisessa askeleessa RNN ottaa huomioon nykyisen syötteen ja edellisen askeleen tilan. Tämä mahdollistaa mallin oppia temporaalista riippuvuutta datasta.

Vaikka RNN:llä on kyky käsitellä aikasarjoja, sillä voi olla haasteita pitkien riippuvuusvälien käsittelyssä. Tämä tarkoittaa, että joskus malli voi unohtaa tärkeitä tietoja aikaisemmista vaiheista, kun tieto kulkee solusta soluun. Tämä voi johtaa vaikeuksiin oppia pitkäaikaisia riippuvuuksia datassa.

Tämän ongelman ratkaisemiseksi on kehitetty erilaisia RNN:n muunnelmia, kuten Long Short-Term Memory (LSTM) ja Gated Recurrent Unit (GRU). Nämä edustavat edistyneempiä toistuvia soluja, jotka on suunniteltu säilyttämään ja siirtämään tietoa pidemmillä aikaväleillä. LSTM ja GRU ovat auttaneet voittamaan perinteisten RNN:ien pitkäaikaisen riippuvuuden ongelman ja ovat olleet erittäin suosittuja erilaisissa tehtävissä, kuten luonnollisen kielen käsittelyssä ja aikasarjojen ennustamisessa.

Kaiken kaikkiaan rekurrentit neuroverkot ovat voimakas työkalu aikasarjojen ja sekvenssidatan käsittelyyn, ja niitä voidaan käyttää monenlaisissa tehtävissä, joissa aikajärjestys on tärkeää.

 

Geneettiset algoritmit

Geneettiset algoritmit (GA) ovat optimointi- ja hakualgoritmeja, jotka perustuvat biologian periaatteisiin, erityisesti evoluution ja perinnöllisyyden käsitteisiin. Nämä algoritmit ovat hyödyllisiä monenlaisten ongelmien ratkaisemisessa, erityisesti sellaisten, joissa ei ole olemassa analyyttista ratkaisua ja joissa etsitään parasta mahdollista ratkaisua suuresta mahdollisten ratkaisujen joukosta.

Ohessa kuvaus yleisesti geneettisistä algoritmeista ja niiden toiminnasta:

Populaatio:

GA alkaa alustamalla satunnaisesti alkuaseman, joka koostuu yhdestä tai useammasta yksilöstä. Jokainen yksilö vastaa potentiaalista ratkaisua ongelmaan. Tätä yksilöiden kokoelmaa kutsutaan populaatioksi.

Fitness-funktio:

Jokaiselle yksilölle lasketaan fitness-arvo, joka kuvastaa sen soveltuvuutta ongelmaan. Tämä funktio voi olla mikä tahansa mittari, joka arvioi yksilön suorituskykyä tavoitellun ratkaisun suhteen.

Valinta:

Yksilöt populaatiosta valitaan niiden fitness-arvojen perusteella. Yleisesti ottaen yksilöt, joilla on korkeampi fitness-arvo, valitaan todennäköisemmin seuraavan sukupolven vanhemmiksi.

Risteytys (crossover):

Valitut yksilöt “risteytetään” keskenään tuottaakseen uusia yksilöitä seuraavaan sukupolveen. Tämä simuloi biologisten lajien risteytystä ja mahdollistaa parhaiden ominaisuuksien siirtämisen jälkeläisille.

Mutatointi (mutation):

Satunnaisesti valituille yksilöille voidaan soveltaa mutaatioita, jotka ovat pieniä muutoksia niiden ominaisuuksissa. Tämä edistää monimuotoisuutta populaatiossa ja estää sen juuttumisen paikallisiin optimeihin.

Sukupolvien vaihto:

Valitsemisen, risteytyksen ja mutaation jälkeen muodostuu uusi sukupolvi yksilöitä. Tätä prosessia toistetaan useita kertoja, kunnes saavutetaan tyydyttävä ratkaisu tai ennalta määritelty iterointimäärä.

Pysäytyskriteeri:

GA jatkaa iterointia, kunnes saavutetaan pysäytyskriteeri, kuten ennalta määritelty maksimi sukupolvien määrä tai kun saavutetaan riittävän hyvä ratkaisu.

Geneettiset algoritmit (GA) ovat yleinen optimointi- ja hakualgoritmin perhe, ja niitä on olemassa monenlaisia muunnelmia ja sovelluksia riippuen käytettävästä ongelmasta ja tarpeista.

Perinteiset geneettiset algoritmit (Standard Genetic Algorithms, SGA):

Nämä ovat perusmuotoisia geneettisiä algoritmeja, jotka noudattavat yllä kuvattua periaatetta. Niissä on populaatio, fitness-funktio, valinta, risteytys ja mutaatio.

Evoluution strategiat (Evolution Strategies, ES):

Evoluution strategiat ovat geneettisten algoritmien muunnelma, jossa korostetaan erityisesti mutaatiota ja populaation strategista kehitystä. Niissä on erilainen strategia parametrien sovittamiseen ja optimointiin.

Geneettinen ohjelmointi (Genetic Programming, GP):

Tämä muunnelma soveltuu ongelmiin, joissa ratkaisu on ohjelman tai lausekkeen muodossa. Populaatio koostuu ohjelmista tai lausekkeista, ja risteytys ja mutaatio liittyvät näiden rakenteiden muokkaamiseen.

Differentiaalinen evoluutio (Differential Evolution, DE):

Tämä GA-muunnelma korostaa risteytyksen sijaan erilaisten yksilöiden (ratkaisujen) kombinaatiota erityisen säännellyllä tavalla. Se on tehokas erityisesti jatkuvaan optimointiin.

Multiobjective Optimization (MOGA):

Tämä on monitavoiteoptimointiin suunniteltu muunnelma, joka pyrkii löytämään joukon ratkaisuja, jotka ovat optimaalisia eri tavoitteiden suhteen. Tämä on hyödyllistä monimutkaisissa ongelmissa, joissa on useita ristiriitaisia tavoitteita.

Geneettiset algoritmit neuroverkkojen koulutuksessa (Neuroevolution):

Tätä käytetään neuroverkkojen rakenteen ja painojen optimointiin geneettisten algoritmien avulla. Se on erityisen hyödyllinen vahvistusoppimisessa ja neuroverkkopohjaisissa sovelluksissa. 

Kultivoitu geneettinen algoritmi (Cultural Algorithms):

Tämä yhdistää geneettiset algoritmit kulttuurievoluution käsitteisiin. Populaatio ja tietoja jaetaan useiden alakulttuurien kesken, mikä mahdollistaa paremman tietojen jakamisen ja monimuotoisuuden ylläpitämisen.

Hybridialgoritmit:

Usein geneettisiä algoritmeja yhdistetään muihin optimointi- tai koneoppimismenetelmiin, kuten simuloituun jäähdytykseen, simuloituun hakutulokseen, tai neuroverkkoihin perustuviin menetelmiin. Näin voidaan hyödyntää eri algoritmien vahvuuksia.

Geneettiset algoritmit ovat joustavia ja sovellettavissa moniin erilaisiin ongelmiin, ja niiden tehokkuus riippuu suuresti algoritmin parametrien säädöstä ja ongelman luonteesta. Usein paras lähestymistapa riippuu erityisestä käyttötarkoituksesta ja ongelman vaatimuksista.

 

Bayesin verkot

Bayesin verkko on graafinen malli, joka perustuu Bayesin todennäköisyysteoriaan ja käytetään todennäköisyyksiin perustuvan päättelyn ja tilastollisen analyysin apuvälineenä. 

Bayesin verkot ovat erityisen hyödyllisiä monimutkaisten järjestelmien mallintamisessa, päätöksenteossa ja ennustamisessa.

Bayesin verkossa on kaksi keskeistä komponenttia: 

1. Solmut (nodes): Solmut edustavat tapahtumia, muuttujia tai tiloja, jotka liittyvät mallinnettavaan järjestelmään. Solmuissa voi olla erilaisia arvoja tai tiloja, ja ne voivat kuvata esimerkiksi satunnaismuuttujia, ominaisuuksia tai päätöksiä.

2. Suunnatut kaaret (directed edges tai arcs): Suunnatut kaaret yhdistävät solmuja ja ilmaisevat niiden välisten suhteiden suunnan ja todennäköisyys vaikutukset. Kaaret kuvaavat, miten yhden solmun tila vaikuttaa toisen solmun tilaan.

Bayesin verkot perustuvat Bayesin todennäköisyysteoriaan ja sitä käytetään pohjana laskennalle, joka mahdollistaa päätöksentekijöille tai analyytikoille monenlaisia tehtäviä:

Todennäköisyyspäätöksenteko (Inference):

Bayesin verkkoja käytetään usein pääteltäessä tai arvioitaessa tiettyjen tapahtumien tai tilojen todennäköisyyksiä verkossa. Tämä voi auttaa tekemään ennustuksia tai ottamaan päätöksiä epävarmuuden olosuhteissa.

Selitysmallit (Explanation Models):

Bayesin verkkoja voidaan käyttää selittämään monimutkaisten järjestelmien toimintaa. Ne voivat auttaa tunnistamaan syy-seuraussuhteita ja ymmärtämään, miten eri muuttujat vaikuttavat toisiinsa.

Päätöksentuki (Decision Support):

Bayesin verkot voivat auttaa päätöksenteossa, kun on kyse epävarmoista tilanteista ja päätösten seurauksista. Päätöksentekijät voivat käyttää niitä arvioimaan eri toimintavaihtoehtojen vaikutuksia ja valitsemaan parhaan toimintatavan.

Diagnostiikka ja vianetsintä (Diagnosis and Troubleshooting):

Bayesin verkot voivat auttaa tunnistamaan ongelmia ja vikoja monimutkaisissa järjestelmissä, koska ne voivat mallintaa, miten eri tekijät liittyvät toisiinsa ja vaikuttavat järjestelmän toimintaan.

Bayesin verkkojen luominen ja käyttäminen vaativat yleensä asiantuntemusta tilastotieteessä, todennäköisyyslaskennassa ja graafisessa mallinnuksessa. Tämän avulla voidaan määrittää solmujen ja kaarien parametrit, jotka kuvaavat järjestelmän toimintaa ja epävarmuutta.

Bayesin verkkojen käyttö voi auttaa paremman päätöksenteon ja mallinnuksen saavuttamisessa monilla eri aloilla, kuten terveydenhuollossa, teollisuudessa, taloustieteessä ja tietojenkäsittelytieteessä.

Lopuksi

Tekoälyn algoritmit on aihepiiri, joka vaatii käyttöönottajaltaan syvempää paneutumista ja opiskelua. Kuitenkin monimutkaisesta termistöstään huolimatta kyseessä on melko järkeenkäypiä toiminnallisia rakenteita, joita oikein yhdistelemällä päästään helposti haluttuun lopputulokseen.

Valmiita ohjelmistokirjastoja tekoälynalustan kehitystyön nopeuttamiseksi on useita ja niiden käyttöönotto ammattilaisen avustuksella on melko yksinkertaista.

Altoros Finland Oy tarjoaa asiaan perehtyneitä konsultteja avustamaan tekoälyyn perustuvien ohjelmistojen suunnittelussa parhaan lopputuloksen aikaansaamiseksi. 

 

Kysy lisää asiantuntijoiltamme. 

Kirjoittaja: Antti Winter, Senior Architect
Lisätiedot:  [email protected] ja [email protected]

Kuvitus on tehty Canvan tekoälyn avulla.

Lisätietoja ja lähteitä 

Lisätietoa: https://fi.wikipedia.org/wiki/Lineaarinen_regressioanalyysi

Aki Taanila: Regressiomallit: https://taanila.fi/regressio.pdf

Aki Taanila: Menetelmäblogi: https://tilastoapu.wordpress.com/2018/11/06/lineaarinen-regressio-1/

Jukka Nyblom: Yleistetyt Lineaariset mallit: http://users.jyu.fi/~junyblom/JTMprujub.pdf

Lineaarinen regressio rautalangasta: https://www.youtube.com/watch?v=POyXjXJ-aDg

Päätöspuualgoritmista wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree

Satunnaiset metsät: https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest

Ensamble learning: https://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_learning

K-keskiarvot wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering

Tukivektorikone wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine

Konvoluutio: https://fi.wikipedia.org/wiki/Konvoluutio

Konvoluutio kuvan käsittelyssä ”rautalangasta”: https://siltanen-research.net/fi/matematiikan-ihmeita-konvoluutio/

Rekurrentti neuroverkko wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network

Geneettiset algoritmit wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_algorithm

Geneettiset algoritmit ja niiden esimerkkejä: https://www.geeksforgeeks.org/genetic-algorithms/

Bayesin verkoista wikipediassa: https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network

Bayesin verkoista: https://www.bayesserver.com/docs/introduction/getting-started