Включение знаний об доменах в модельный дизайн: стратегии и примеры

Интеграция знаний о домене в дизайн модели машинного обучения представляет собой одну из самых мощных стратегий для улучшения как производительности модели, так и интерпретируемости. Включение знаний о домене представляет особый интерес не только для создания научных помощников, но и для многих других областей, которые включают понимание данных с использованием человеко-машинного сотрудничества, где построение моделей на основе машины может значительно выиграть от предоставления знаний о человеке домена, закодированного в достаточно точной форме. Это всеобъемлющее руководство исследует стратегии, методы и реальные приложения включения опыта домена в системы машинного обучения.

Понимание ценности знаний домена в машинном обучении

Модели машинного обучения в основном являются системами, управляемыми данными, но их эффективность может быть значительно повышена в сочетании с человеческим опытом. Несмотря на многие успешные приложения, машинное обучение продолжает страдать от проблем производительности и прозрачности, которые могут быть частично связаны с ограниченным использованием знаний домена моделями машинного обучения. Знание домена относится к специализированному пониманию, идеям и опыту, которыми обладают профессионалы в конкретной области или отрасли.

В эпоху автоматизированного машинного обучения и все более сложных алгоритмов роль знаний о домене в разработке функций остается краеугольным камнем эффективной разработки моделей, поскольку автоматизированные методы могут идентифицировать закономерности в данных, но часто не имеют нюансов понимания, которое эксперты по доменам привносят в таблицу. Этот опыт становится особенно ценным при работе со сложными, научно сложными проблемами или средами с ограниченными данными.

Проблемы устойчивости, такие как управление твердыми отходами, обычно являются научно сложными и скудными по объему данных, что делает их неподходящими для научно обоснованных аналитических форм или парадигм обучения с интенсивной передачей данных, но глубокая интеграция науки о данных и науки об устойчивости в весьма взаимодополняющих формах открывает новые возможности для решения этих головоломок.

Почему знание домена имеет значение

Интеграция экспертных знаний в области доменов решает несколько критических проблем в развитии машинного обучения. Во-первых, она помогает преодолеть разрыв между необработанными данными и практическими идеями, предоставляя контекст, который могут упустить чисто алгоритмические подходы. Несмотря на достижения в области автоматизированного машинного обучения, разработка функций остается смесью науки, искусства и экспертных знаний в области, где человеческое творчество и знания предмета все еще затмевают чисто алгоритмические подходы.

Во-вторых, знание предметной области повышает интерпретируемость и надежность модели. Дополнительные знания предметной области предоставляются экспертом для корректировки и обучения модели, а информированная система поддерживает улучшенные объяснения и позволяет проводить расширенные оценки. Это становится особенно важным в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансы, где понимание того, почему модель делает определенные прогнозы, так же важно, как и сами прогнозы.

В-третьих, включение экспертных знаний в области доменов может значительно повысить производительность модели даже при ограниченных данных. Благодаря тематическим исследованиям и сравнительному анализу знания в области повышают точность, надежность и интерпретируемость моделей, и, несмотря на достижения в области ИИ, человеческий опыт остается незаменимым в преодолении разрыва между исходными данными и практическими идеями.

Основные стратегии для включения знаний домена

Знания домена могут быть включены посредством изменений входных данных, функции потерь и архитектуры глубоких сетей.Эти три основных подхода обеспечивают всеобъемлющую основу для встраивания опыта в системы машинного обучения, и они могут быть объединены для еще большей эффективности.

Интеграция на уровне ввода

Наиболее распространенный подход к включению знаний домена включает в себя модификацию входных данных посредством разработки функций и подготовки данных. Эта стратегия использует экспертное понимание для преобразования исходных данных в представления, которые лучше фиксируют основные закономерности, имеющие отношение к проблеме.

Метод концептуального моделирования для машинного обучения включает в себя руководящие принципы применения концепций концептуального моделирования к входным данным, используемым для машинного обучения, а концептуальные модели, которые традиционно рассматриваются как инструменты для поддержки проектирования баз данных и разработки информационных систем, могут использоваться при подготовке данных для машинного обучения для захвата и использования знаний домена.

Изменение функции Loss

Знания домена могут быть встроены непосредственно в процесс обучения с помощью настраиваемых функций потерь, которые кодируют конкретные ограничения или цели. Оснащенная адаптивными конструкциями гибридизации структуры модели ручной работы, ограниченными или заранее определенными параметрами и настраиваемой функцией потерь, гибридная модель нейронной сети способна изучать различные технические, экономические и социальные аспекты из небольшого и разнородного набора данных.

Этот подход позволяет практикам направлять процесс обучения к решениям, которые согласуются с известными принципами домена, даже если эти принципы не могут быть сразу очевидны только из данных. Функции пользовательских потерь могут наказывать физически неправдоподобные прогнозы, обеспечивать известные отношения между переменными или расставлять приоритеты определенных типов ошибок по сравнению с другими на основе конкретных затрат домена.

Архитектурные ограничения

Дополнительные знания могут быть использованы для корректировки архитектуры модели, и соответствующие подходы являются многообещающими попытками в биомедицинских областях, а также в инженерии, если сложные задачи с, возможно, сложными структурами данных должны быть решены.Архитектурные ограничения включают проектирование структур нейронных сетей, которые по своей сути уважают правила домена и отношения.

Это может включать в себя обеспечение симметрии, включение известных физических уравнений в структуру сети или проектирование специализированных слоев, которые выполняют преобразования, специфичные для домена. Такие архитектурные решения гарантируют, что фундаментальная структура модели согласуется с экспертным пониманием проблемной области.

Особенности инженерии: основа интеграции домена

Инжиниринг функций — это процесс использования знаний домена для извлечения функций из необработанных данных с помощью методов интеллектуального анализа данных, и эти функции могут быть использованы для повышения производительности алгоритмов машинного обучения. Этот процесс представляет собой, пожалуй, наиболее широко используемый метод для включения опыта домена в модели машинного обучения.

Искусство и наука создания признаков

Функциональная инженерия превращает необработанные данные в язык, который модели машинного обучения понимают лучше всего, и хотя это требует как технических навыков, так и опыта в области, освоение функциональной инженерии может значительно улучшить результаты проектов ИИ и помочь построить модели, которые действительно решают реальные проблемы.

Эффективная разработка функций сочетает в себе несколько подходов. Ключевыми аспектами построения моделей машинного обучения являются выбор и разработка функций из данных, которые позволяют использовать соответствующие данные для обучения моделей ML, и использование правильных функций, следовательно, улучшает качество моделей ML, хотя разработка функций требует знания данных, методов предварительной обработки данных, алгоритмов, домена и варианта использования.

Доменный дизайн функций

Часто существует огромное количество возможностей для разработки различных функций для бизнес-проблемы, и без какого-либо опыта в области домена, знание того, где потратить время на создание различных функций, может сделать разработку функций еще более сложной, поэтому для ученых данных часто полезно взаимодействовать с экспертами по доменам, чтобы узнать о функциях, которые имеют значение для проблемного пространства.

Эксперты по доменам могут идентифицировать значимые комбинации признаков, которые могут быть не очевидны только из статистического анализа. Медицинский исследователь знает, какие комбинации симптомов могут указывать на конкретное состояние, а финансовый аналитик понимает, какие экономические показатели могут прогнозировать движения рынка при объединении определенными способами, что делает это знание области бесценным при создании функций, которые фиксируют значимые закономерности в данных.

Руководство Versus Automated Feature Engineering

Инжиниринг ручных функций включает в себя усилия человека по разработке и выбору функций, основанных на знаниях, интуиции и экспериментах в области, и этот подход был традиционным способом создания функций для моделей машинного обучения.

Когда эксперты в области проекта предоставляют ввод, ручная разработка функций может дать очень релевантные функции, которые улавливают нюансы конкретной проблемы, позволяют пользователям экспериментировать и адаптировать функции к конкретным потребностям проблемы, включая сложные бизнес-правила или преобразования, которые могут быть не легко автоматизированы, и функции, разработанные вручную, как правило, более понятны, поскольку они непосредственно связаны с бизнес-логикой или концепциями домена, что облегчает объяснение поведения модели.

Однако автоматизированные подходы также имеют свое место. Автоматизированная разработка функций включает в себя использование алгоритмов или инструментов для автоматического создания или выбора функций для моделей машинного обучения, может сэкономить время и усилия, особенно при работе с большими наборами данных и приложениями или когда экспертиза домена ограничена, а автоматизированные инструменты могут быстро генерировать и тестировать большое количество функций, значительно ускоряя процесс разработки функций по сравнению с ручными методами.

Будущее разработки функций, вероятно, будет включать гибридный подход, который сочетает в себе творческий потенциал и знания в области человеческих экспертов с эффективностью и возможностями распознавания образов автоматизированных систем. Этот сбалансированный подход использует сильные стороны обеих методологий, одновременно смягчая их соответствующие слабые стороны.

Практические особенности инженерных методов

Создание новых функций в виде комбинации существующих является отличным способом добавить знания домена в набор данных.

Валидация и итерация

Человеческая интуиция имеет решающее значение для проверки инженерных функций, поскольку эксперты могут применять проверки здравомыслия, и такие шаги проверки не позволяют строить модели на неправильных или вводящих в заблуждение вводах. Процесс разработки функций должен быть итеративным, с постоянной обратной связью от экспертов домена.

Инжиниринг функций должен быть итеративным процессом, в котором после того, как модель обучена, результаты должны быть переданы заинтересованным сторонам для проверки релевантности и производительности функций, эксперты по доменам часто могут выявлять несоответствия или предлагать уточнения, ведущие к постоянному улучшению, и этот цикл обратной связи гарантирует, что модели остаются основанными на реальной логике и полезности.

Модельная архитектура и структурные ограничения

Помимо разработки функций, знания в области могут быть встроены непосредственно в структуру и архитектуру моделей машинного обучения. Этот подход гарантирует, что фундаментальный дизайн модели отражает экспертное понимание проблемной области.

Устранение физических и логических ограничений

Во многих областях существуют хорошо установленные правила, законы или принципы, которые должны соблюдаться прогностическими моделями. Ограничения знаний в области доменов повышают согласованность и экономическую правдоподобность, в то время как ограниченные модели избегают неправдоподобных результатов, таких как отрицательные значения времени, и обеспечивают стабильные прогнозы доли рынка.

Модели глубоких нейронных сетей могут поддерживать интерпретируемость прогнозов спроса на поездки в контексте моделей дискретного выбора, а структура, которая включает ограничения знаний домена в DNN, направляет модели к поведенческо реалистичным результатам, сохраняя при этом прогностическую гибкость.

Монотонность и симметричные ограничения

Во многих приложениях эксперты в области доменов знают, что определенные отношения должны быть монотонными, то есть по мере увеличения одной переменной другая должна последовательно увеличиваться или уменьшаться. Аналогично, некоторые проблемы проявляют естественные симметрии, которые должны соблюдать модели. Включение этих ограничений в архитектуру модели обеспечивает прогнозирование, соответствующее установленному пониманию домена.

Например, в моделях ценообразования спрос должен в целом снижаться по мере роста цен. В химическом моделировании определенные молекулярные свойства должны проявлять симметрию при конкретных преобразованиях. Построение этих ограничений в архитектуру модели не позволяет алгоритму обучения обнаруживать ложные закономерности, нарушающие фундаментальные принципы домена.

Гибридные нейронные сети

Новая модель гибридной нейронной сети накладывает целостный контекст принятия решений систем управления твердыми отходами на традиционную архитектуру нейронной сети. Такие гибридные подходы сочетают традиционную гибкость нейронной сети с доменными структурными элементами.

Эти архитектуры могут включать специализированные слои, которые выполняют вычисления, относящиеся к конкретной области, пропускают соединения, которые обеспечивают известные отношения, или модульные конструкции, где различные компоненты обрабатывают различные аспекты проблемы на основе экспертного понимания структуры домена.

Физика-информированные нейронные сети

Физико-информированные нейронные сети представляют собой особенно мощный пример интеграции доменов на уровне архитектуры. Эти модели включают известные физические законы непосредственно в структуру сети или процесс обучения, гарантируя, что прогнозы уважают фундаментальные принципы, такие как сохранение массы, энергии или импульса. Этот подход оказался особенно ценным в научных и инженерных приложениях, где физические ограничения хорошо понятны.

Функции потери, относящиеся к домену

Функция потерь направляет процесс обучения, определяя, что представляет собой «хороший» прогноз. Настройка функций потерь на основе знаний домена позволяет практикам кодировать приоритеты и ограничения экспертов непосредственно в процессе оптимизации.

Утяжеленные условия ошибки

Различные типы ошибок могут иметь совершенно разные затраты в реальных приложениях. Эксперты домена могут помочь определить, какие ошибки наиболее важны, чтобы избежать. Например, в медицинской диагностике ложные негативы (отсутствие заболевания) могут быть гораздо более дорогостоящими, чем ложные срабатывания (ненужное последующее тестирование). Пользовательские функции потери могут соответствующим образом взвешивать эти ошибки на основе соображений стоимости конкретной области.

Регуляризация на основе принципов домена

Термины регуляризации в функциях потерь могут кодировать знания домена о том, что представляет собой разумное решение. Это может включать штрафы за нарушение физических ограничений, вознаграждения за решения, которые проявляют ожидаемые свойства, или термины, которые побуждают модель уважать известные отношения между переменными.

Многоцелевая оптимизация

Многие реальные проблемы включают в себя несколько конкурирующих целей, которые должны балансировать эксперты домена. Функции пользовательских потерь могут включать в себя несколько терминов, представляющих различные цели, относящиеся к домену, с весами, определяемыми экспертным суждением об их относительной важности. Этот подход гарантирует, что модель учится делать компромиссы, которые согласуются с приоритетами домена.

Реальные приложения и тематические исследования

Практическая ценность включения знаний о домене становится ясной при изучении реальных приложений в различных отраслях.

Здравоохранение и медицинские приложения

Интеграция знаний в области здравоохранения в системы ИИ сыграла ключевую роль в революции клинических операций и ухода за пациентами, примером чего является партнерство клиники Майо с Google Cloud, которое демонстрирует глубокое влияние интеграции ИИ и МО с нуля.

Процесс, называемый инженерией функций, основанных на знаниях домена, по сравнению с исходным уровнем показал, что средняя производительность классификации, измеренная AUROC для инженерных функций, выросла для прогнозирования падения пациента с 0,62 до 0,82 и для побочных эффектов противоэпилептических препаратов с 0,61 до 0,89. Эти драматические улучшения демонстрируют ощутимую ценность включения медицинской экспертизы в дизайн модели.

Сотрудничество между TidalHealth Peninsula Regional и IBM внедрило систему поддержки клинических решений на основе ИИ, включающую медицинский опыт и клинические протоколы, а также путем встраивания подробных знаний о презентациях болезней, диагностических процедурах и руководствах по лечению, решение ИИ упростило поиск информации, значительно сократив время, необходимое для клинических поисков.

Знание медицинской области оказывается особенно ценным при работе с электронными медицинскими записями, которые содержат богатые, но сложные временные и неструктурированные данные. Эксперты в области могут идентифицировать клинически значимые модели, предлагать соответствующие комбинации признаков на основе медицинского понимания и подтверждать, что прогнозы модели согласуются с установленными медицинскими знаниями.

Финансово-экономическое моделирование

В финансовом секторе ИИ и машинное обучение оказывают преобразующее влияние на управление портфелем, поскольку эти технологии революционизируют инвестиционные стратегии, позволяя более точный анализ данных и возможности прогнозирования, с ИИ-ориентированными методами, такими как обучение с подкреплением, обработка естественного языка и анализ настроений, используемые для разработки динамических и адаптивных инвестиционных стратегий.

Финансовые модели в значительной степени выигрывают от включения экономической теории и рыночного опыта. Знания в области помогают выявлять соответствующие экономические показатели, понимать микроструктуру рынка, распознавать изменения режима и особенности дизайна, которые отражают настроения рынка и поведенческие модели. Экспертное понимание финансовых правил, принципов управления рисками и динамики рынка гарантирует, что модели дают экономически разумные прогнозы.

Эти методы позволяют постоянно корректировать портфель в ответ на рыночные условия в режиме реального времени, оптимизируя распределение активов и диверсификацию рисков, а интеграция ИИ не только повышает способность прогнозировать тенденции рынка с беспрецедентной точностью, но также повышает общую эффективность и рентабельность инвестиционных стратегий.

Производство и прогнозируемое техническое обслуживание

Прогнозное обслуживание в значительной степени зависит от понимания поведения машины, поскольку эксперты часто объединяют несколько потоков датчиков через слияние датчиков и создают пороговые функции на основе известных моделей износа и слезы, например, идентификация того, что вибрация по определенной амплитуде в течение 10 минут коррелирует с отказом двигателя, требует как данных, так и механических знаний.

Эксперты в области производства понимают режимы отказа оборудования, распознают ранние предупреждающие признаки деградации и знают, какие комбинации датчиков указывают на конкретные проблемы. Этот опыт трансформируется в функции, которые фиксируют физически значимые шаблоны, ограничения, которые обеспечивают прогнозирование, с учетом ограничений оборудования и критериев проверки, основанных на инженерных принципах.

Приложения в области окружающей среды и устойчивого развития

Экологическое моделирование представляет собой уникальные проблемы, где знания области оказываются необходимыми. Климатологи, экологи и инженеры-экологи обладают глубоким пониманием сложных природных систем, которые могут направлять разработку модели. Их опыт помогает определить соответствующие переменные окружающей среды, понять циклы обратной связи и взаимодействия, распознать сезонные и циклические закономерности и подтвердить, что прогнозы согласуются с физическими и биологическими принципами.

В таких приложениях устойчивого развития, как управление отходами или оптимизация ресурсов, знание домена о динамике системы, нормативных ограничениях и операционных реалиях обеспечивает модели для выработки действенных и реализуемых рекомендаций.

Моделирование транспорта и дискретного выбора

Хотя ограниченные модели демонстрируют небольшое снижение прогностической пригодности, они лучше обобщают невидимые данные и дают интерпретируемые результаты, и это исследование предлагает путь для объединения гибкости машинного обучения с экспертизой домена для моделей дискретного выбора в различных архитектурах моделей и наборах данных.

Планирование транспорта требует понимания человеческого поведения, инфраструктурных ограничений и экономических факторов. Эксперты в области домена могут определить соответствующие атрибуты путешествий, понять компромиссы выбора режима, распознать поведенческие модели и обеспечить, чтобы прогнозы уважали экономическую теорию и наблюдаемое поведение в поездках.

Сотрудничество между экспертами домена и учеными данных

Эффективная разработка функций часто зависит от продуктивного сотрудничества между учеными-данными и экспертами в области. Успешная интеграция знаний в области требует эффективной коммуникации и сотрудничества между техническими специалистами и экспертами по предметам.

Формирование эффективных партнерских отношений

Продуктивное сотрудничество требует взаимного уважения и понимания между учеными-данными и экспертами в области данных. Ученые-данные привносят технический опыт в алгоритмы машинного обучения, статистические методы и вычислительные инструменты. Эксперты в области вносят глубокий вклад в понимание контекста проблемы, знание соответствующих переменных и отношений и способность проверять результаты в соответствии с ожиданиями реального мира.

Медицинским исследователям полезно привлекать специалиста по данным, когда проводятся медицинские исследования на основе реальных медицинских данных, а функции были получены от экспертов в области и компьютерных ученых в сотрудничестве с медицинскими исследователями. Этот совместный подход гарантирует, что техническая изощренность сочетается с актуальностью домена.

Коммуникационные стратегии

Эффективное сотрудничество требует четких каналов связи и общего понимания. Ученые-данные должны изучать достаточно терминологии домена, чтобы эффективно общаться с экспертами, в то время как эксперты домена извлекают выгоду из понимания основных концепций машинного обучения. Регулярные встречи, общая документация и итеративные петли обратной связи помогают преодолеть разрыв между техническими и доменными перспективами.

Визуальные инструменты, прототипы и промежуточные результаты облегчают общение, предоставляя конкретные примеры, которые могут обсуждать обе стороны. Эксперты по доменам могут легче проверять поведение модели при отображении конкретных прогнозов или ранжирования значимости признаков, а не абстрактных математических описаний.

Структурированный захват знаний

Систематическое захват знаний о домене гарантирует, что они могут быть эффективно включены в модели. Это может включать структурированные интервью для получения понимания экспертов, документирование правил и ограничений домена, создание баз знаний или онтологий и разработку критериев проверки на основе экспертного суждения.

В традиционном управлении данными концептуальное моделирование включает в себя подходы к пониманию того, как реальные объекты и отношения между ними представлены в данных, как правило, путем представления семантики данных через графические абстракции, и с использованием концептуального моделирования для улучшения машинного обучения путем подготовки данных таким образом, чтобы лучше отражать знания о том, что представляют данные.

Процесс итеративного развития

Включение знаний о домене лучше всего работает как итеративный процесс, а не как одноразовая деятельность. Первоначальные модели, основанные на знаниях о домене, должны оцениваться и совершенствоваться на основе обратной связи экспертов. Этот итеративный цикл позволяет постоянно улучшаться, поскольку эксперты в области видят результаты модели, определяют области для улучшения и предлагают дополнительные знания для включения.

Проблемы и соображения

Хотя включение знаний о домене дает существенные преимущества, практикующие специалисты должны знать о потенциальных проблемах и ограничениях.

Балансирование знаний домена с обучением, основанным на данных

Одна из ключевых задач заключается в поиске правильного баланса между кодированием знаний домена и предоставлением моделям возможности учиться на основе данных. Слишком большое ограничение на основе существующих знаний может помешать моделям открывать новые модели или отношения. Слишком мало руководящих указаний может привести к моделям, которые нарушают фундаментальные принципы или изучают ложные корреляции.

В современных рабочих процессах машинного обучения важно найти правильный баланс между человеческой интуицией и автоматизированными методами, а самые мощные системы сочетают экспертные идеи с обнаруженными машинами шаблонами. Оптимальный баланс зависит от таких факторов, как зрелость понимания домена, качество и количество доступных данных и сложность проблемы.

Избегать предубеждений и переосмысления экспертных убеждений

Эксперты в области доменов, как и все люди, могут иметь предубеждения или неполное понимание. Слепое кодирование экспертных убеждений без проверки на риски данных создает модели, которые увековечивают существующие предубеждения или не адаптируются к изменяющимся условиям. Важно проверить ограничения на основе домена на эмпирические данные и оставаться открытым для пересмотра экспертного понимания, когда данные предлагают альтернативные шаблоны.

Масштабируемость и обобщение

Знание домена, которое хорошо работает в одном контексте, может не обобщать связанные с ним проблемы. Особенности или ограничения, предназначенные для конкретных наборов данных, могут не передаваться в новые ситуации. Практикующие должны учитывать, как выбор дизайна на основе домена может повлиять на обобщение модели и план адаптации при применении моделей к новым контекстам.

Документация и поддержание

Модели, включающие обширные знания о домене, могут стать сложными и трудными для поддержания, особенно если обоснование для конкретных вариантов дизайна не хорошо документировано.Четкая документация о том, почему были созданы определенные функции, какие ограничения были наложены и как знания о домене повлияли на дизайнерские решения, помогает гарантировать, что модели остаются понятными и поддерживаемыми с течением времени.

Вычислительная сложность

Некоторые подходы к включению знаний о домене, особенно сложные архитектурные ограничения или пользовательские функции потерь, могут увеличить вычислительные требования.Практикующие должны сбалансировать преимущества интеграции домена с практическими соображениями, такими как время обучения, скорость вывода и доступность ресурсов.

Лучшие практики для интеграции знаний в домене

Основываясь на исследованиях и практическом опыте, появляется несколько лучших практик для эффективного включения знаний о домене в модели машинного обучения.

Начните с четкого понимания проблемы

Прежде чем вводить знания домена, убедитесь, что вы четко понимаете проблему, которую пытаетесь решить, решения, которые будет поддерживать модель, ограничения и требования приложения, а также доступные данные и их ограничения. Эта основа помогает определить, какие аспекты знания домена наиболее актуальны и как они должны быть включены.

Вовлекайте экспертов по доменам рано и часто

Привлекайте экспертов по доменам с самого начала проекта, а не рассматривайте их вклад как запоздалую мысль. Раннее взаимодействие помогает выявить соответствующие функции, понять важные ограничения, предвидеть потенциальные проблемы и установить критерии проверки. Поддерживайте постоянную связь на протяжении всей разработки, чтобы совершенствовать и улучшать интеграцию доменов.

Документирование знаний домена системно

Создать четкую документацию знаний о домене и как она включена в модели. Это включает в себя обоснование конкретных функций, источник и обоснование ограничений, предположений и ограничений выбора дизайна на основе домена и критерии проверки на основе экспертного суждения. Хорошая документация гарантирует, что знания не теряются и облегчает обслуживание и улучшение модели.

Проверка как данных, так и принципов домена

Эффективные модели должны хорошо работать со стандартными метриками, а также иметь смысл с точки зрения домена. Валидация должна включать количественные показатели производительности, качественную оценку экспертами домена, тестирование краевых случаев и граничных условий и проверку того, что прогнозы уважают известные ограничения и отношения.

Используйте интерпретируемые подходы, когда это возможно.

При включении знаний о домене предпочтение отдается интерпретируемым подходам, которые делают связь между опытом и поведением модели ясной. Это облегчает проверку экспертами по домену, укрепляет доверие к прогнозам моделей, позволяет отлаживать и совершенствовать и поддерживает соблюдение нормативных требований в чувствительных доменах.

План итерации и уточнения

Рассматривайте интеграцию знаний домена как итеративный процесс. Первоначальные попытки могут не полностью захватить понимание экспертов или могут выявить пробелы в знаниях. Постройте время и ресурсы для нескольких итераций, установите механизмы обратной связи с экспертами домена, проконтролируйте производительность модели при развертывании и обновите интеграцию домена по мере развития понимания.

Новые тенденции и будущие направления

Интеграция знаний в области доменов продолжает развиваться с новыми методами и подходами, которые появляются регулярно.

Большие языковые модели для извлечения знаний

Последние достижения в области моделей с большим объемом языков открывают новые возможности для захвата и включения знаний о доменах. Эти модели могут помочь извлечь знания о доменах из научной литературы, генерировать предложения по функциям на основе описаний доменов, переводить экспертные словесные описания в формальные ограничения и идентифицировать соответствующие концепции доменов из неструктурированного текста.

Хотя эти подходы все еще появляются, они обещают сделать знания в области более доступными и более простыми для включения в системы машинного обучения.

Автоматизированное обнаружение доменных знаний

Исследователи разрабатывают методы автоматического обнаружения закономерностей и отношений, связанных с доменом, из данных, а затем проверяют их с экспертами. Этот полуавтоматизированный подход может идентифицировать особенности или ограничения кандидатов, которые эксперты, возможно, не рассматривали явно, потенциально раскрывая новые идеи, все еще извлекая выгоду из проверки экспертов.

Причинно-следственные рассуждения и знание предмета

Растущий интерес к причинному машинному обучению естественным образом согласуется с интеграцией знаний домена. Эксперты домена часто понимают причинные отношения в своих областях, и включение этого причинного понимания в модели может повысить надежность, обобщение и интерпретируемость. Методы, которые сочетают причинное мышление с экспертизой домена, представляют собой многообещающее направление для будущего развития.

Трансфертное обучение и адаптация домена

По мере того, как модели становятся все более сложными, совершенствуются методы передачи знаний о домене по связанным проблемам. Это включает в себя методы адаптации моделей, основанных на домене, к новым контекстам, передачи изученных представлений при уважении ограничений домена и идентификации того, какие аспекты знаний о домене обобщают проблемы.

Объясняемая валидация ИИ и домена

Стремление к объяснимому ИИ создает новые возможности для интеграции знаний в домен. Методы объяснения, которые согласуются с концепциями домена, облегчают экспертам проверку поведения модели, определение областей для улучшения и прогнозирование моделей доверия. Будущие разработки, вероятно, будут видеть более тесную интеграцию между методами объяснимости и знаниями в домене.

Практические руководящие принципы осуществления

Для практиков, желающих включить знания домена в свои проекты машинного обучения, вот конкретные рекомендации по внедрению.

Этап оценки

Начните с оценки того, какие знания о домене доступны и как они могут быть включены. Определите доступных экспертов по домену и их области знаний, просмотрите существующую литературу и документацию по домену, поймите текущие практики и эвристику в этой области и оцените зрелость и надежность понимания домена.

Элицитирование знаний

Систематическое сбор знаний о домене посредством структурированных интервью с экспертами, семинаров для выявления ключевых переменных и отношений, обзора литературы и стандартов, относящихся к домену, и анализа существующих систем, основанных на правилах, или эвристики. Сосредоточьтесь на знаниях, которые могут быть формализованы и включены в модели.

Фаза проектирования

Переведите знания домена в конкретные варианты дизайна модели. Решите, какой подход к интеграции наиболее подходит для вашей проблемы - инженерия функций, архитектурные ограничения, пользовательские функции потери или некоторая комбинация. Конкретные особенности дизайна, ограничения или условия потери на основе идей домена и документируйте обоснование для каждого выбора дизайна.

Осуществление и испытание

Внедряйте компоненты модели, информированные о домене, тщательно, с тщательным тестированием. Проверьте, что ограничения правильно соблюдаются, подтвердите, что функции захватывают предполагаемые концепции домена, тестируйте крайние случаи, идентифицированные экспертами домена, и сравнивайте производительность с базовыми моделями без интеграции домена.

Валидация и уточнение

Работа с экспертами по доменам для проверки поведения модели. Обзор прогнозов на репрезентативных примерах, изучение случаев, когда модель работает плохо, проверка того, что модель уважает известные ограничения и отношения, и сбор экспертной обратной связи по важности функции и интерпретируемости модели. Используйте эту обратную связь для уточнения интеграции домена.

Развертывание и мониторинг

После развертывания продолжайте следить за тем, насколько хорошо на практике работают модели, основанные на доменах. Отслеживайте, остаются ли соответствующими ограничения на основе доменов, отслеживайте дрейф концепций, который может потребовать обновления интеграции доменов, собирайте отзывы конечных пользователей и экспертов по доменам и планируйте периодический обзор и обновление включения знаний о доменах.

Инструменты и ресурсы

Различные инструменты и структуры могут способствовать включению знаний о предмете в модели машинного обучения.В то время как конкретные инструменты быстро развиваются, несколько категорий ресурсов оказываются неизменно ценными.

Особенности инженерных библиотек

Такие библиотеки, как Featuretools, tsfresh для временных рядов и пакеты для конкретных доменов, обеспечивают строительные блоки для создания функций, основанных на домене. Эти инструменты могут ускорить процесс разработки функций, при этом позволяя встраивать экспертные знания посредством пользовательских преобразований и агрегации.

Ограничение программных рамок

Инструменты для программирования и оптимизации ограничений могут помочь реализовать ограничения на основе доменов в архитектуре моделей или обучении. Эти фреймворки облегчают кодирование сложных правил домена и обеспечивают уважение моделей во время обучения.

Инструменты концептуального моделирования

Инструменты для создания и работы с концептуальными моделями, диаграммами отношений с объектами и онтологиями могут помочь захватить и формализовать знания домена способами, которые облегчают включение в системы машинного обучения.

Инструменты интерпретации и пояснения

Библиотеки для интерпретации моделей, такие как SHAP, LIME и инструменты объяснения, связанные с конкретными областями, помогают проверить, что модели используют знания о доменах надлежащим образом, и упрощают понимание и проверку поведения моделей экспертами.

Конкретные рамки домена

Многие области разработали специализированные рамки, которые включают знания домена. Примеры включают библиотеки нейронных сетей, основанные на физике, для научных вычислений, специализированные пакеты для финансового моделирования, специализированные системы машинного обучения для здравоохранения и инструменты моделирования окружающей среды. Использование этих ресурсов может значительно ускорить развитие.

Измерение успеха

Оценка успеха интеграции знаний в домене требует выхода за рамки стандартных показателей производительности.

Количественные метрики

Стандартные показатели производительности, такие как точность, точность, отзыв и AUROC, остаются важными. Сравните модели, основанные на домене, с базовыми линиями без интеграции доменов для количественного улучшения. Также рассмотрите такие показатели, как обобщение новых данных, надежность сдвига распределения и производительность в подгруппах, имеющих отношение к домену, или краевых случаях.

Качественная оценка

Экспертная оценка домена обеспечивает критическую качественную оценку. Имеет ли прогнозы смысл с точки зрения домена? Соответствует ли модель известным ограничениям и отношениям? Соответствуют ли значения признаков пониманию экспертов? Могут ли эксперты доверять и объяснять прогнозы моделей заинтересованным сторонам?

Практический эффект

В конечном счете, успех должен измеряться практическим воздействием. Поддерживает ли модель лучшие решения? Считает ли конечный пользователь ее полезной и надежной? обеспечивает ли она действенную информацию? успешно ли она развернута и поддерживается в производстве? Эти практические соображения часто имеют большее значение, чем незначительные улучшения технических показателей.

Обучение и открытие знаний

Иногда процесс включения знаний о домене приводит к новым выводам. Выявляет ли процесс моделирования пробелы в понимании домена? Проверяют ли открытия, основанные на данных, или оспаривают существующие знания о домене? Сотрудничество между учеными по данным и экспертами по домену породило новые гипотезы или понимание? Эти преимущества открытия знаний могут быть столь же ценными, как и сами модели.

Заключение

Включение знаний о домене в дизайн модели машинного обучения представляет собой мощную стратегию для повышения производительности, интерпретируемости и практической полезности. Этот подход может повысить производительность модели машинного обучения и прозрачность процесса и имеет последствия для теории и практики ML, концептуального моделирования и исследований информационных систем.

Наиболее эффективные подходы сочетают в себе несколько стратегий — инженерные характеристики, основанные на экспертизе домена, архитектурные ограничения, которые уважают принципы домена, и пользовательские функции потерь, которые кодируют цели, специфичные для домена. Успех требует эффективного сотрудничества между учеными данных и экспертами домена, систематического сбора и документирования знаний домена и итеративной уточнения на основе как количественных показателей, так и качественной экспертной оценки.

По мере того, как машинное обучение продолжает развиваться и расширяться в новые области, способность эффективно включать знания в домены будет становиться все более важной. В то время как автоматизированные методы и крупномасштабные модели предлагают впечатляющие возможности, они лучше всего работают в сочетании с человеческим опытом и пониманием доменов. Будущее машинного обучения заключается не в замене человеческих знаний, а в поиске все более эффективных способов сочетания алгоритмической мощности с экспертизой домена.

Для практиков ключ заключается в том, чтобы рассматривать интеграцию знаний в области не как дополнительное улучшение, а как фундаментальный аспект ответственного развития машинного обучения. Систематично включив экспертное понимание в дизайн модели, мы можем создавать системы, которые не только более точны, но и более интерпретируемы, заслуживают доверия и соответствуют реальным потребностям и ограничениям.

Независимо от того, работаете ли вы в области здравоохранения, финансов, производства, науки об окружающей среде или в любой другой области, уделение времени правильному включению знаний о домене в ваши модели принесет дивиденды в виде повышения производительности, более легкой проверки, большего доверия заинтересованных сторон и, в конечном итоге, более успешного развертывания и воздействия. Стратегии и примеры, изложенные в этом руководстве, обеспечивают дорожную карту для интеграции знаний о домене в качестве основной части вашей практики машинного обучения.

Для дальнейшего чтения о лучших практиках машинного обучения рассмотрите возможность изучения ресурсов по исследованиям машинного обучения в Nature , инженерных методов и недавних достижений в машинном обучении на arXiv .