Современные методики машинного обучения

Современные методики машинного обученияНа данный момент времени используют несколько различных методов и алгоритмов глубокого машинного обучения, используемых при разработке эффективных моделей человеко-машинного интерфейса. В этом обзоре постараемся привести несколько основных.

Нечеткие системы

Исследователи из числа разработчиков роботизированного оборудования уверяют, что решение проблем, связанных с безопасностью АЭС (атомных электростанций), имеет большое значение и приоритет для обеспечения бесперебойного производства электроэнергии. В целях повышения безопасности и модернизации устаревающих установок, путём интеграции процессов, компьютеризация и автоматизация процессов между ними неизбежна по различным причинам. Продление срока службы и экологическая безопасность действующих в настоящее время АЭС предполагает внедрение машинного обучение и искусственного интеллекта в системы управления. Следовательно, целью анализа учёных было предложить механизм оценки эффективности человеко-машинного интерфейса (HMI - Human Machine Interface) в обеспечении безопасности АЭС. Разработанная методология оценки была разработана с использованием методов нечёткой логики. Результаты показали, что предложенный механизм с использованием данных алгоритмов оказался более эффективным и безопасным, чем любые другие.
Исследователям пришлось провести ряд наблюдений, чтобы сосредоточиться на реализации HMI в управлении небольшим экспериментальным краном с использованием метода нечеткой логики. Приложение было создано на основе мониторинга, визуализации и обработки процесса транспортировки, распознанного с помощью машинного зрения. Предыдущая модель TSK (Takagi-Sugeno-Kang) была более эффективной при разработке систем лестничной логики, предназначенной для устройств на ПЛК (программируемом логическом контроллере) из-за её более чётких правил.

Свёрточная нейронная сеть

CNN (Сверточные нейронные сети) - это категория глубоких нейронных моделей, которые могут работать непосредственно на необработанных входных данных. Однако, в настоящее время такие модели ограничены управлением двумерными входными данными. Не так давно разработчики предложили новую трёхмерную модель нейронных сетей такого типа для распознавания человеческой деятельности. Эта модель извлекала объекты как из временных, так и из пространственных измерений, путём проведения трёхмерных свёрточных и субдискретизирующих слоёв, таким образом, захватывая информацию о движении для кодирования во множестве соседних кадров. Предлагаемая модель создала несколько информационных каналов из входных кадров, а последнее представление объекта объединяет информацию из всех каналов. Результаты показали, что предложенная модель превзошла другие методы и показала лучшую производительность в реальных условиях эксплуатации.

Глубокая нейронная сеть

Глубинным нейронным сетям (DNN - Deep neural network) требуется больше данных, чем людям, для решения таких же по сложности задач, будь то обучение игре по динамично изменяющимся условиям, инновационное прогнозирование в моделях цифровых двойников или обучение обнаружению нового вида объектов. Включение физико-ориентированных примитивов и объектов в DNN может оказаться сложным по реализации, но выигрыш в отношении скорости обучения и производительности может стать достаточно высоким для решения различных задач. Не исключено, что даже самим разработчикам может быть сложно точно определить, как система научится решать конкретную задачу посредством сетей глубокого Q-обучения (DQN - Deep Q- learning Networks). Вполне возможно, что алгоритм не анализирует скриншоты в отношении стабильных объектов, движущихся в соответствии с интуитивно понятными правилами физики. Но интеграция представления, ориентированного на физический движок, может помочь нейронным сетям данного типа научиться «играть в игры», такие, например, как «Frostbite». Учёные ожидают, что если это произойдёт, то искусственный интеллект будет всё делать быстрее и проще, независимо от того, фиксируются ли знания физики явно в симуляторе или неявно в нейронной сети.

Генетический алгоритм

В частности, исследователи разработали новый интерфейс для планирования пути мобильных роботов, основанный на алгоритме оптимизации муравьиной колонии (ACA) в совокупности с генетическим алгоритмом (GA) и когнитивной эргономике. Чтобы учесть психологические, когнитивные особенности, влияющие на комфорт работы, и распознать когнитивную эргономику, в дизайне макета интерфейса HMI был установлен автоматический дизайн макета. Первоначально, в соответствии с практикой обработки информации, когнитивная модель интерфейса HMI была создана только с когнитивно-психологических позиций. Для обоснования в качестве примера был рассмотрен макет интерфейса центра управления буровой установкой. Результаты оптимизации показали эффективность и осуществимость предложенной методики.

Скрытые функции марковской модели

Интеллектуальный человеко-машинный интерфейс, полученный на основе многомодельного взаимодействия, предлагается к использованию отдельно в различных областях применения. Не существует единого мнения относительно проблемы того, какие функции должны иметь большинство этих интерфейсов, чтобы обеспечить естественное и интуитивно понятное взаимодействие. Если провести методический обзор статей, в которых рассматриваются интеллектуальные взаимодействия различных устройств, то обнаруживается единственная неоспоримая схожесть – всем им придаётся группа функций, необходимых для интеллектуальных взаимодействий между человеком и информационной системой. Эти функции включают в себя: обоснование, обучение, адаптивность, абсолютный отклик, обучение, коллективность, персонификацию, переносимость, безопасность, фильтрацию, переносимость и скрытые функции. В настоящее время скрытые функции IHM проявились в виде межоперационной и оперативной персистентности.

Метод опорных векторов

Люди интуитивно и естественно используют выражение лица как мощный и значимый способ поделиться своими эмоциями, а также воздействовать при общении на собеседника. Существует устойчивый исследовательский интерес к тому, чтобы позволить компьютерным системам распознавать выражения лица и использовать эмоциональную информацию, заложенную в этих состояниях физиогномики. Сейчас уже вовсю ведутся работы по применению системы машинного обучения SVM (Support Vector Machines) для обнаружения и категоризации выражений лица как в живом видео, так и в неподвижных изображениях. Разработка и использование автоматической модели SVM является наиболее вероятным способом достижения улучшенной производительности и повышения точности методов обнаружения экспрессии, ориентированных на модели искусственного интеллекта, при создании социально-ориентированного эффективного способа при общении робота с человеком.