Daten sammeln mit Active Learning optimieren

Im Bereich Data Science kann das Sammeln und Labeln von Daten langsam und teuer sein. Manchmal gibt's die benötigten Daten nicht, was bedeutet, dass es kostspielig ist, Experimente durchzuführen, um sie zu erzeugen. In anderen Fällen kann es eine Menge Zeit in Anspruch nehmen, die vorhandenen Daten zu labeln. In solchen Situationen ist es hilfreich, spezifische Experimente zu identifizieren, die die meisten Informationen liefern, sodass weniger Experimente durchgeführt werden müssen und man trotzdem Einblicke in das untersuchte System gewinnt. Aktives Lernen ist eine Methode, die hilft, diesen Prozess zu verbessern.

Aktives Lernen beinhaltet die Nutzung von Machine-Learning-Techniken, um auszuwählen, welche neuen Datenpunkte basierend auf ihrem erwarteten Nutzen gesammelt werden sollen. Das Ziel ist es, Datenpunkte zu finden, die die meisten Informationen für das Training der Modelle liefern, wodurch der gesamte Prozess effizienter wird. Es gibt verschiedene Formen des aktiven Lernens, aber drei Haupttypen sind allgemein anerkannt: pool-basiert, stream-basiert und Mitgliedschaftsabfrage-Synthese. Jede dieser Ansätze hat ihre eigene Methode zur Auswahl neuer Trainingsdaten.

#Arten von aktivem Lernen

#Pool-basiertes aktives Lernen

Beim pool-basierten aktiven Lernen gibt es eine Menge von Trainingsmustern. Die Methode durchsucht dieses Set, um nur die informativsten Muster für das Training auszuwählen. Diese Strategie ist hilfreich, wenn viele verfügbare Muster zur Auswahl stehen und das Ziel darin besteht, die nützlichsten auszuwählen.

#Stream-basiertes aktives Lernen

Stream-basiertes aktives Lernen verarbeitet Muster einzeln. Jedes potenzielle Trainingsbeispiel wird entweder zur Kennzeichnung ausgewählt oder übersprungen, wenn es nicht informativ erscheint. Dieser Ansatz ermöglicht sofortige Entscheidungen über einzelne Muster.

#Mitgliedschaftsabfrage-Synthese

Bei der Mitgliedschaftsabfrage-Synthese gibt es kein bestehendes Set von Trainingsmustern. Stattdessen werden neue Datenpunkte generiert und synthetisiert, basierend auf dem erwarteten Informationsgewinn. Sobald ein neuer Datenpunkt generiert wurde, kann er durch Experimente oder Expertenwissen gelabelt werden.

#Vorteile des aktiven Lernens

Aktives Lernen hat mehrere Vorteile. Es ermöglicht effektives Sampling aus grossen Datensätzen, hilft dabei, Daten zu identifizieren, die die Vielfalt maximieren, und schlägt Experimente vor, die die meisten Informationen liefern. Durch den Fokus auf die informativsten und vielfältigsten Muster kann aktives Lernen den Modellbauprozess verbessern und gleichzeitig den Aufwand minimieren.

Zum Beispiel wurde aktives Lernen in Bereichen wie der Katalysatoridentifikation angewendet, wo eine grosse Anzahl potenzieller Optionen untersucht werden musste. In einem anderen Fall reduzierte aktives Lernen die Menge der für das Training von Malware-Erkennungsmodellen benötigten Daten erheblich. In diesem Fall wurde das Trainingsset auf einen kleinen Bruchteil seiner ursprünglichen Grösse reduziert, während die Leistung des Modells erhalten blieb.

#Ansätze für aktives Lernen

Verschiedene Machine-Learning-Methoden haben aktive Lernstrategien, die auf sie zugeschnitten sind. Zum Beispiel können bei Support-Vektor-Maschinen die nächsten Punkte zu einer bestimmten Grenze zur Kennzeichnung ausgewählt werden. In neuronalen Netzwerken konzentrieren sich Modelle möglicherweise auf Punkte, bei denen die vorhergesagten Labels unsicher sind. Diese Methoden helfen sicherzustellen, dass die nützlichsten Daten für das Training ausgewählt werden.

Diese Studie konzentriert sich auf die Anwendung von aktivem Lernen in der genetischen Programmierung, speziell für symbolische Regressionsaufgaben. Ziel ist es, Merkmale der genetischen Programmierung zu nutzen, die von einer Population von Modellen abhängen. Durch die Bewertung von Unsicherheit und Vielfalt in der Modellpopulation ist es möglich, informative Datenpunkte zu finden, die den Trainingsprozess verbessern können.

#Unsicherheit und Vielfalt im aktiven Lernen

Aktives Lernen kann in zwei wesentliche Typen unterteilt werden: unsicherheitsbasiertes und vielfältigkeitsbasiertes Lernen.

#Unsicherheitsbasiertes aktives Lernen

Unsicherheitsbasiertes aktives Lernen konzentriert sich darauf, Datenpunkte zu finden, bei denen das Modell unsicher über Vorhersagen ist. Indem man misst, wie sehr sich Modelle bei Vorhersagen unterscheiden, ist es möglich, Punkte auszuwählen, die die meiste Klarheit bieten. Es können mehrere Metriken verwendet werden, um Unsicherheit zu quantifizieren, einschliesslich der differentiellen Entropie, die eine starke Leistung gezeigt hat.

#Vielfältigkeitsbasiertes aktives Lernen

Vielfältigkeitsbasiertes aktives Lernen hingegen zielt darauf ab, Datenpunkte auszuwählen, die so unterschiedlich wie möglich von denen im Trainingsset sind. Das hilft sicherzustellen, dass ein breites Spektrum an Informationen erfasst wird. Zwei Methoden, die oft zur Messung der Vielfalt verwendet werden, sind Punktdistanz und Punktkorrelation.

#Kombination von Unsicherheit und Vielfalt

Die Kombination von Unsicherheit und Vielfalt ist ein vielversprechender Ansatz im aktiven Lernen. Indem beide Aspekte berücksichtigt werden, ist es möglich, Punkte zu identifizieren, die nicht nur eine hohe Unsicherheit aufweisen, sondern auch einzigartige Informationen zum Trainingsset beitragen. Das kann insgesamt zu einer besseren Modellleistung führen.

#Methodologie

Um verschiedene Methoden des aktiven Lernens zu bewerten, wurde ein Benchmark-Set von Gleichungen verwendet. Jede Methode wird mit einer Basislinie verglichen, die das zufällige Auswählen von Datenpunkten beinhaltet. Verschiedene Metriken wurden getestet, um sowohl Unsicherheit als auch Vielfalt zu bewerten, und die Effektivität dieser Methoden wurde gemessen.

#Erstellung der Modellpopulation

Der erste Schritt bei der Verwendung von Unsicherheit für aktives Lernen besteht darin, ein Modellensemble zu generieren. Dies beinhaltet die Auswahl vielfältiger und hochwertiger Modelle aus der Population. Das Ziel ist es, eine Vielzahl von Perspektiven, die durch die Modelle dargestellt werden, sicherzustellen, da Uneinigkeit unter ihnen für eine effektive Unsicherheitsabschätzung notwendig ist.

#Messung der Unsicherheit

Sobald das Ensemble etabliert ist, besteht die nächste Aufgabe darin, spezifische Unsicherheitsfunktionen zu nutzen, die die aktuellen Trainingsdaten zusammen mit dem ausgewählten Ensemble bewerten können. Das Ziel ist es, Punkte zu identifizieren, die eine hohe Unsicherheit aufweisen, um so den maximalen Informationsgewinn bei der Auswahl zu erzielen.

#Messung der Vielfalt

Zur Messung der Vielfalt werden zwei Hauptmetriken verwendet: Punktdistanz und Punktkorrelation. Diese Metriken helfen festzustellen, wie unterschiedlich ein neuer Punkt von den bereits im Trainingsdaten enthaltenen ist. Die Strategie besteht darin, neue Punkte auszuwählen, die entweder die Distanz zu bestehenden Punkten maximieren oder die Korrelation minimieren.

#Ergebnisse

In den durchgeführten Experimenten wurden verschiedene Methoden des aktiven Lernens untersucht, um ihre Effektivität zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigten, dass unsicherheitsbasierte Methoden, die die differentielle Entropie verwenden, zufällige Auswahlmethoden konstant übertrafen. Ähnlich zeigten vielfältigkeitsbasierte Methoden, die die minimale Distanz nutzen, ebenfalls bessere Leistungen im Vergleich zur Basislinie.

Bei der Kombination von Unsicherheit und Vielfalt durch ein Pareto-Optimierungsframework zeigten die Ergebnisse, dass dieser Ansatz zu weiteren Verbesserungen führte. Die Kombinationsmethode übertraf oft jede einzelne Metrik, was die zusätzlichen Vorteile von Berücksichtigung beider Aspekte bei der Auswahl von Trainingspunkten zeigt.

#Diskussion

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass sowohl Unsicherheit als auch Vielfalt eine wichtige Rolle im aktiven Lernprozess spielen. Die Verwendung der differentiellen Entropie als Unsicherheitsmetrik und der minimalen Distanz für Vielfalt ermöglicht eine effiziente Identifizierung von Datenpunkten, die sowohl informativ als auch einzigartig sind.

Ein bemerkenswerter Befund ist, dass relative Unsicherheitsmasse nicht so gut abschnitten, wie erwartet. Es scheint, als wäre der Fokus ausschliesslich auf diese nicht eine effektive Strategie, da sie zu inkonsistenter Leistung führen können. Im Gegensatz dazu kann die Verwendung starker Metriken wie der differentiellen Entropie einen zuverlässigeren Ansatz bieten.

Bei der Untersuchung der Vielfaltsmethoden lieferte die Korrelation bessere Ergebnisse als die minimale Distanz, obwohl sie mehr Dimensionen benötigt, um richtig zu funktionieren. Daher wurde die minimale Distanz zur gewählten Metrik für den Pareto-Ansatz.

#Fazit

Aktives Lernen ist eine mächtige Methode, die die Menge der für das Training von Machine-Learning-Modellen notwendigen Daten erheblich reduzieren kann. Durch die systematische Auswahl von informativen Mustern mittels Unsicherheits- und Vielfaltsmetriken können Forscher bessere Ergebnisse mit weniger Ressourcen erzielen.

Die Erkenntnisse deuten darauf hin, dass ein kombinierter Ansatz, der sowohl Unsicherheit als auch Vielfalt verwendet, zu einer Verbesserung der Modellleistung führen kann. Die vielversprechenden Ergebnisse dieser Studie bieten eine Grundlage für zukünftige Forschungen zu effizienteren aktiven Lernstrategien, insbesondere in Kontexten, in denen die Datensammlung teuer oder rar ist.

Aktives Lernen hat das Potenzial, die Art und Weise zu transformieren, wie Experimente durchgeführt und Daten in verschiedenen Bereichen gesammelt werden, und es ist ein wertvoller Ansatz zur Förderung der Forschung in Wissenschaft und Technologie.