Begeleid Leren

Begeleid leren is een fundamentele benadering binnen machine learning en kunstmatige intelligentie waarbij algoritmen leren van gelabelde datasets om voorspellingen of classificaties te maken. In dit paradigma wordt het model getraind met invoergegevens die gekoppeld zijn aan de juiste uitvoer, waardoor het de relatie tussen deze twee leert. Door deze gelabelde datapunten te analyseren, kan het model generaliseren en nauwkeurig uitkomsten voorspellen voor nieuwe, ongeziene data.

Hoe werkt begeleid leren?

Begeleid leren omvat het trainen van een machine learning-model met een gelabelde dataset, waarbij elk datapunt bestaat uit invoerkenmerken en een bijbehorende gewenste uitvoer. Het proces volgt deze belangrijke stappen:

1. Dataverzameling en voorbereiding:

   • Gelabelde data: Verzamel een dataset waarbij de invoer is gekoppeld aan de juiste uitvoer. Deze gelabelde data dienen als de grondwaarheid voor training.
   • Kenmerkextractie: Identificeer en extraheer relevante kenmerken uit de invoerdata die het model helpen om nauwkeurige voorspellingen te maken.

2. Modelselectie:

   • Kies een geschikt begeleid leer-algoritme op basis van het probleemtype (classificatie of regressie) en de aard van de data.

3. Het model trainen:

   • Initialisatie: Begin met initiële parameters of gewichten voor het model.
   • Voorspelling: Het model maakt voorspellingen op de trainingsdata met de huidige parameters.
   • Verliesfunctie: Bereken de verliesfunctie (ook wel kostfunctie genoemd) om het verschil te meten tussen de voorspellingen van het model en de werkelijke gewenste uitvoer.
   • Optimalisatie: Pas de parameters van het model aan om het verlies te minimaliseren met optimalisatie-algoritmen zoals gradient descent.

4. Model evaluatie:

   • Beoordeel de prestaties van het model met een aparte validatieset om te controleren of het goed generaliseert naar nieuwe data.
   • Metingen zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en mean squared error worden gebruikt om de prestaties te evalueren.

5. Implementatie:

   • Zodra het model voldoende presteert, kan het worden ingezet om voorspellingen te doen op nieuwe, ongeziene data.

De essentie van begeleid leren ligt in het begeleiden van het model met de juiste antwoorden tijdens de training, waardoor het patronen en relaties binnen de data leert die invoer aan uitvoer koppelen.

Typen begeleid leren

Taken binnen begeleid leren worden hoofdzakelijk onderverdeeld in twee typen: classificatie en regressie.

1. Classificatie

Classificatie-algoritmen worden gebruikt wanneer de uitvoervariabele een categorie of klasse is, zoals “spam” of “geen spam”, “ziekte” of “geen ziekte”, of soorten objecten op afbeeldingen.

• Doel: Wijs invoerdata toe aan vooraf gedefinieerde categorieën.
• Veelgebruikte classificatie-algoritmen:
  • Logistische regressie: Wordt gebruikt voor binaire classificatieproblemen en modelleert de kans op een discrete uitkomst.
  • Beslissingsbomen: Splitsen de data op basis van kenmerkwaarden om bij elke knoop een beslissing te nemen, leidend tot een voorspelling.
  • Support Vector Machines (SVM): Vinden het optimale hypervlak dat klassen in de kenmerkruimte scheidt.
  • k-nearest neighbors (KNN): Classificeren datapunten op basis van de meerderheid van hun dichtstbijzijnde buren.
  • Naive Bayes: Probabilistische classificatie gebaseerd op het toepassen van de stelling van Bayes met de aanname van onafhankelijke kenmerken.
  • Random forest: Een ensemble van beslissingsbomen dat de nauwkeurigheid van classificaties verbetert en overfitting tegengaat.

Voorbeelden van toepassingen:

• E-mail spamdetectie: E-mails classificeren als “spam” of “geen spam” op basis van hun inhoud.
• Beeldherkenning: Objecten of personen identificeren op afbeeldingen.
• Medische diagnostiek: Voorspellen of een patiënt een bepaalde ziekte heeft op basis van medische testresultaten.

2. Regressie

Regressie-algoritmen worden gebruikt wanneer de uitvoervariabele een continue waarde is, zoals het voorspellen van prijzen, temperaturen of beurskoersen.

• Doel: Voorspel een reële of continue uitvoer op basis van invoerkenmerken.
• Veelgebruikte regressie-algoritmen:
  • Lineaire regressie: Modelleert de relatie tussen invoervariabelen en de continue uitvoer met een lineaire vergelijking.
  • Polynoomregressie: Breidt lineaire regressie uit door een polynoomvergelijking op de data te passen.
  • Support Vector Regression (SVR): Een aanpassing van SVM voor regressieproblemen.
  • Beslissingsboomregressie: Gebruikt beslissingsbomen om continue uitkomsten te voorspellen.
  • Random forest regressie: Een ensemblemethode die meerdere beslissingsbomen combineert voor regressietaken.

Voorbeelden van toepassingen:

• Huizenprijsvoorspelling: Het schatten van vastgoedprijzen op basis van kenmerken zoals locatie, grootte en voorzieningen.
• Verkoopprognose: Voorspellen van toekomstige verkoopcijfers op basis van historische data.
• Weersvoorspelling: Het schatten van temperaturen of neerslaghoeveelheden.

Belangrijke concepten bij begeleid leren

• Gelabelde data: De basis van begeleid leren is gelabelde data, waarbij elke invoer is gekoppeld aan de juiste uitvoer. Labels geven het model de supervisie die nodig is om te leren.
• Trainings- en testsets:
  • Trainingsset: Wordt gebruikt om het model te trainen. Het model leert van deze data.
  • Testset: Wordt gebruikt om de prestaties van het model te evalueren op ongeziene data.
• Verliesfunctie:
  • Een wiskundige functie die de fout meet tussen de voorspellingen van het model en de werkelijke uitvoer.
  • Veelgebruikte verliesfuncties:
    • Mean Squared Error (MSE): Wordt gebruikt bij regressietaken.
    • Cross-entropy loss: Wordt gebruikt bij classificatietaken.
• Optimalisatie-algoritmen:
  • Methoden om de parameters van het model aan te passen om de verliesfunctie te minimaliseren.
  • Gradient descent: Past parameters iteratief aan om het minimum van de verliesfunctie te vinden.
• Overfitting en underfitting:
  • Overfitting: Het model leert de trainingsdata te goed, inclusief ruis, en presteert slecht op nieuwe data.
  • Underfitting: Het model is te simpel en mist de onderliggende patronen in de data.
• Validatietechnieken:
  • Cross-validatie: De data splitsen in subsets om de prestaties van het model te valideren.
  • Regularisatie: Technieken zoals Lasso of Ridge-regressie om overfitting te voorkomen.

Supervised Learning-algoritmen

Verschillende algoritmen zijn essentieel voor begeleid leren, elk met unieke eigenschappen die passen bij specifieke problemen.

1. Lineaire regressie

• Doel: Modelleer de relatie tussen invoervariabelen en een continue uitvoer.
• Werkwijze: Past een lineaire vergelijking op waargenomen data en minimaliseert het verschil tussen voorspelde en werkelijke waarden.

2. Logistische regressie

• Doel: Wordt gebruikt voor binaire classificatieproblemen.
• Werkwijze: Modelleert de kans dat een gebeurtenis plaatsvindt door data te passen op een logistische functie.

3. Beslissingsbomen

• Doel: Zowel voor classificatie- als regressietaken.
• Werkwijze: Splitst de data in vertakkingen op basis van kenmerkwaarden en creëert een boomstructuur voor besluitvorming.

4. Support Vector Machines (SVM)

• Doel: Effectief in hoog-dimensionale ruimtes voor classificatie en regressie.
• Werkwijze: Vindt het hypervlak dat klassen in de kenmerkruimte het beste scheidt.

5. Naive Bayes

• Doel: Classificatietaken, vooral bij grote datasets.
• Werkwijze: Past de stelling van Bayes toe met de aanname van onafhankelijke kenmerken.

6. k-nearest neighbors (KNN)

• Doel: Classificatie- en regressietaken.
• Werkwijze: Voorspelt de uitvoer op basis van de meerderheid (classificatie) of het gemiddelde (regressie) van de k dichtstbijzijnde datapunten.

7. Neurale netwerken

• Doel: Modelleer complexe, niet-lineaire relaties.
• Werkwijze: Bestaat uit lagen van onderling verbonden knooppunten (neuronen) die invoerdata verwerken tot een uitvoer.

8. Random forest

• Doel: Verbeter de voorspellende nauwkeurigheid en beheers overfitting.
• Werkwijze: Bouwt meerdere beslissingsbomen en combineert hun resultaten.

Toepassingen en gebruikssituaties van begeleid leren

Begeleid leer-algoritmen zijn veelzijdig en vinden toepassing in uiteenlopende domeinen.

1. Beeld- en objectherkenning

• Toepassing: Afbeeldingen classificeren of objecten in beelden detecteren.
• Voorbeeld: Dieren herkennen op natuurfoto’s of defecten opsporen in de productie.

2. Predictieve analyse

• Toepassing: Voorspellen van toekomstige trends op basis van historische data.
• Voorbeeld: Verkoopvoorspellingen, beurskoersvoorspelling, optimalisatie van supply chain.

3. Natural Language Processing (NLP)

• Toepassing: Het begrijpen en genereren van menselijke taal.
• Voorbeeld: Sentimentanalyse, vertalen van taal, chatbot-interacties.

4. Spamdetectie

• Toepassing: Ongewenste e-mails filteren.
• Voorbeeld: E-mails classificeren als “spam” of “geen spam” op basis van inhoudskenmerken.

5. Fraudebestrijding

• Toepassing: Frauduleuze activiteiten identificeren.
• Voorbeeld: Transacties monitoren op afwijkingen in bank- of creditcardgebruik.

6. Medische diagnostiek

• Toepassing: Helpen bij ziekteherkenning en prognose.
• Voorbeeld: Voorspellen van terugkeer van kanker op basis van patiëntgegevens.

7. Spraakherkenning

• Toepassing: Gesproken taal omzetten naar tekst.
• Voorbeeld: Spraakassistenten zoals Siri of Alexa die gebruikerscommando’s begrijpen.

8. Gepersonaliseerde aanbevelingen

• Toepassing: Gebruikers producten of content aanbevelen.
• Voorbeeld: Webshops die artikelen suggereren op basis van eerdere aankopen.

Begeleid leren in AI-automatisering en chatbots

Begeleid leren is essentieel voor de ontwikkeling van AI-automatisering en chatbot-technologieën.

1. Intentieclassificatie

• Doel: De intentie van de gebruiker uit zijn invoer bepalen.
• Toepassing: Chatbots gebruiken begeleide leermodellen die getraind zijn op voorbeelden van gebruikersvragen en bijbehorende intenties om verzoeken te begrijpen.

2. Entiteitsherkenning

• Doel: Belangrijke informatie uit gebruikersinvoer identificeren en extraheren.
• Toepassing: Data zoals datums, namen, locaties of productnamen extraheren voor relevante antwoorden.

3. Antwoordgeneratie

• Doel: Nauwkeurige en contextueel passende antwoorden genereren.
• Toepassing: Modellen trainen op conversatiedata zodat chatbots natuurlijk kunnen reageren.

4. Sentimentanalyse

• Doel: De emotionele toon achter gebruikersberichten bepalen.
• Toepassing: Antwoorden aanpassen op basis van sentiment, bijvoorbeeld hulp aanbieden bij frustratie.

5. Personalisatie

• Doel: Interacties afstemmen op basis van voorkeuren en geschiedenis van de gebruiker.
• Toepassing: Chatbots die gepersonaliseerde aanbevelingen geven of eerdere interacties onthouden.

Voorbeeld bij chatbotontwikkeling:

Een klantenservice-chatbot wordt getraind met begeleid leren op historische chatlogs. Elke conversatie is gelabeld met klantintenties en passende antwoorden. De chatbot leert veelgestelde vragen te herkennen en nauwkeurige antwoorden te geven, wat de klantervaring verbetert.

Uitdagingen bij begeleid leren

Hoewel begeleid leren krachtig is, zijn er verschillende uitdagingen:

1. Data labelen

• Probleem: Gelabelde data verkrijgen kan tijdrovend en kostbaar zijn.
• Impact: Zonder voldoende hoogwaardige gelabelde data kan de modelprestatie achterblijven.
• Oplossing: Gebruik data-augmentatie of semi-supervised learning om ook ongelabelde data te benutten.

2. Overfitting

• Probleem: Modellen presteren goed op trainingsdata maar slecht op ongeziene data.
• Impact: Overfitting vermindert de generaliseerbaarheid van het model.
• Oplossing: Gebruik regularisatie, cross-validatie en eenvoudigere modellen om overfitting te voorkomen.

3. Computationele complexiteit

• Probleem: Het trainen van complexe modellen op grote datasets vereist veel rekenkracht.
• Impact: Beperkt de schaalbaarheid van modellen.
• Oplossing: Gebruik dimensiereductietechnieken of efficiëntere algoritmen.

4. Bias en eerlijkheid

• Probleem: Modellen kunnen bias uit de trainingsdata overnemen en versterken.
• Impact: Kan leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten.
• Oplossing: Zorg voor diverse en representatieve trainingsdata en voer eerlijkheidsbeperkingen in.

Vergelijking met onbegeleid leren

Het begrijpen van het verschil tussen begeleid en onbegeleid leren is essentieel om de juiste aanpak te kiezen.

Begeleid leren

Onbegeleid leren

Belangrijkste verschillen:

• Gelabelde vs. ongelabelde data: Begeleid leren werkt met gelabelde datasets, terwijl onbegeleid leren met ongelabelde data werkt.
• Uitkomst: Begeleid leren voorspelt bekende uitkomsten, terwijl onbegeleid leren verborgen patronen ontdekt zonder vooraf bepaalde uitkomsten.

Voorbeeld van onbegeleid leren:

• Clusteralgoritmen: Groepeer klanten op basis van koopgedrag zonder voorafgaande labels, handig voor marktsegmentatie.
• Dimensiereductie: Technieken zoals Principal Component Analysis (PCA) verminderen het aantal kenmerken met behoud van variantie, wat helpt bij het visualiseren van hoog-dimensionale data.

Semi-supervised learning

Definitie:

Semi-supervised learning combineert elementen van begeleid en onbegeleid leren. Het gebruikt een kleine hoeveelheid gelabelde data samen met een grote hoeveelheid ongelabelde data tijdens de training.

Waarom semi-supervised learning gebruiken?

• Kostenefficiënt: Vermindert de noodzaak voor veel gelabelde data, wat duur kan zijn om te verkrijgen.
• Verbeterde prestaties: Kan betere prestaties leveren dan onbegeleid leren door gebruik te maken van enkele gelabelde data.

Toepassingen:

• Beeldclassificatie: Het labelen van elke afbeelding is onpraktisch, maar het labelen van een subset verbetert de modeltraining.
• Natural Language Processing: Taalmodellen verbeteren met beperkte geannoteerde teksten.
• Medische beeldvorming: Ongelabelde scans benutten met enkele gelabelde voorbeelden voor betere diagnostische modellen.

Belangrijke termen en concepten

• Machine learning-modellen: Algoritmen die getraind zijn om patronen te herkennen en beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst.
• Datapunten: Individuele eenheden data met kenmerken en labels die bij de training worden gebruikt.
• Gewenste uitvoer: Het correcte resultaat dat het model moet voorspellen.
• Kunstmatige intelligentie: Het nabootsen van menselijke intelligentieprocessen door machines, vooral computersystemen.
• Dimensiereductie: Technieken om het aantal invoervariabelen in een dataset te verminderen.

Onderzoek naar begeleid leren

Begeleid leren is een belangrijk gebied binnen machine learning, waarbij modellen worden getraind op gelabelde data. Deze vorm van leren is fundamenteel voor uiteenlopende toepassingen, van beeldherkenning tot natural language processing. Hieronder volgen enkele belangrijke publicaties die bijdragen aan het begrip en de vooruitgang van begeleid leren.

1. Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

   • Auteurs: Hunter Lang, Hoifung Poon
   • Samenvatting: Dit artikel behandelt de uitdaging om op grote schaal trainingsvoorbeelden te labelen, een veelvoorkomend probleem in machine learning. De auteurs stellen een nieuwe methode voor, Self-Supervised Self-Supervision (S4), die Deep Probabilistic Logic (DPL) verbetert door het automatisch leren van nieuwe zelf-supervisie mogelijk te maken. Het artikel beschrijft hoe S4 start met een initiële “seed” en iteratief nieuwe zelf-supervisie voorstelt, die direct kan worden toegevoegd of door mensen kan worden geverifieerd. Het onderzoek laat zien dat S4 automatisch nauwkeurige zelf-supervisie kan voorstellen en resultaten kan behalen die dicht bij begeleide methoden liggen met minimale menselijke tussenkomst.
   • Link naar artikel: Self-supervised self-supervision by combining deep learning and probabilistic logic

2. **Rethinking Weak Super