Discriminatieve Modellen

Wat is een Discriminatief AI-model?

Een discriminatief AI-model is een type machine learning model dat voornamelijk wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken. Deze modellen richten zich op het modelleren van de beslissingsgrens tussen verschillende klassen in een dataset. In plaats van te begrijpen hoe data wordt gegenereerd (zoals generatieve modellen doen), leren discriminatieve modellen de conditionele kansverdeling (P(y|x)), waarbij (y) het label of de klasse voorstelt en (x) de waargenomen data of kenmerken.

Eenvoudig gezegd proberen discriminatieve modellen onderscheid te maken tussen verschillende klassen door de relatie tussen de inputdata en de outputlabels te leren. Ze beantwoorden de vraag: “Gegeven deze inputdata, tot welke klasse behoort deze waarschijnlijk?”

Hoe werken discriminatieve AI-modellen?

Discriminatieve modellen werken door de grens te leren die verschillende klassen in de data scheidt. Ze doen dit door direct de conditionele kans (P(y|x)) te schatten zonder te kijken naar hoe de data werd gegenereerd. Deze aanpak stelt ze in staat zich te richten op de verschillen tussen klassen, wat ze zeer effectief maakt voor classificatietaken.

Wiskundige basis

De kern van discriminatieve modellen is de conditionele kansverdeling (P(y|x)). Door deze verdeling te modelleren, voorspellen discriminatieve modellen de kans dat een label (y) wordt toegekend aan de waargenomen data (x).

Bijvoorbeeld, in een binair classificatieprobleem waarbij we e-mails willen classificeren als “spam” of “niet spam”, zou een discriminatief model (P(spam|e-mailkenmerken)) leren. Het richt zich op het vinden van de beslissingsgrens die spam e-mails het best van niet-spam e-mails scheidt op basis van de kenmerken uit de e-mails.

Beslissingsgrens

Een belangrijk concept in discriminatieve modellen is de beslissingsgrens. Deze grens definieert de gebieden in de kenmerkenruimte waar het model verschillende klassen toewijst. Discriminatieve modellen leren deze grens door hun parameters te optimaliseren om classificatiefouten te minimaliseren of de kans op juiste voorspellingen te maximaliseren.

Veelvoorkomende discriminatieve modellen

Verscheidene machine learning algoritmen vallen onder de categorie discriminatieve modellen. Enkele van de meest gebruikte discriminatieve modellen zijn:

Logistische Regressie

Logistische regressie is een statistisch model dat wordt gebruikt voor binaire classificatietaken. Het modelleert de kans dat een gegeven input (x) tot een bepaalde klasse (y) behoort met behulp van de logistische functie:

P(y=1|x) = 1 / (1 + e^{-(β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + … + βₙxₙ)})

Hierbij worden de β-coëfficiënten tijdens het trainen geleerd om de data zo goed mogelijk te laten passen.

Support Vector Machines (SVM’s)

Support Vector Machines zijn krachtige classificatiemodellen die het hypervlak vinden dat data het best in verschillende klassen scheidt. Ze maximaliseren de marge tussen de datapunten van verschillende klassen, wat helpt bij een betere generalisatie.

Beslissingsbomen

Beslissingsbomen zijn modellen die door middel van een boomstructuur beslissingen nemen om data te classificeren. Elke interne knoop stelt een kenmerk voor, elke tak een beslissingsregel en elk blad een uitkomst of klasselabel.

Random Forests

Random forests zijn ensemblemodellen die tijdens het trainen meerdere beslissingsbomen bouwen en de modus van de klassen (classificatie) van de individuele bomen als output geven. Ze verbeteren de voorspellende nauwkeurigheid en beheersen overfitting.

Neurale netwerken

Kunstmatige neurale netwerken bestaan uit onderling verbonden knopen (neuronen) die complexe, niet-lineaire relaties in data kunnen vastleggen. Ze zijn zeer succesvol gebleken bij taken als beeld- en spraakherkenning.

Hoe worden discriminatieve AI-modellen gebruikt?

Discriminatieve modellen worden breed toegepast in diverse toepassingen vanwege hun vermogen om direct de beslissingsgrens tussen klassen te modelleren. Ze zijn vooral effectief als het hoofddoel nauwkeurige classificatie of voorspelling op basis van waargenomen data is.

Classificatietaken

Discriminatieve modellen blinken uit in classificatietaken waarbij het doel is inputdata toe te wijzen aan één van de vooraf gedefinieerde categorieën.

Voorbeelden

• Spamdetectie: E-mails classificeren als “spam” of “niet spam.”
• Beeldherkenning: Objecten in afbeeldingen identificeren.
• Sentimentanalyse: Bepalen of een tekst positieve of negatieve gevoelens uitdrukt.

Regressietaken

Hoewel ze vaak worden geassocieerd met classificatie, kunnen discriminatieve modellen ook worden toegepast op regressietaken waarbij het doel is een continue uitkomstvariabele te voorspellen op basis van inputkenmerken.

Voorbeelden

• Huizenprijsvoorspelling: De prijs van een huis schatten op basis van kenmerken zoals grootte, locatie en aantal slaapkamers.
• Beursvoorspellingen: Toekomstige aandelenkoersen voorspellen op basis van historische data.

Natural Language Processing (NLP)

In NLP worden discriminatieve modellen gebruikt voor taken zoals:

• Woordsoortherkenning: Grammaticale categorieën aan woorden toewijzen.
• Entiteitenherkenning: Belangrijke informatie in tekst identificeren en classificeren.

Computervisie

Discriminatieve modellen zijn essentieel voor computervisietaken, waaronder:

• Objectdetectie: De aanwezigheid en locatie van objecten in afbeeldingen bepalen.
• Gezichtsherkenning: Personen verifiëren of identificeren op basis van gezichtskenmerken.

Voordelen van discriminatieve AI-modellen

• Focus op beslissingsgrens: Door (P(y|x)) te modelleren leren discriminatieve modellen direct de scheiding tussen klassen, wat vaak leidt tot hogere classificatienauwkeurigheid.
• Flexibiliteit: Ze kunnen complexe relaties modelleren zonder aannames over de dataverdeling te maken.
• Efficiëntie: Vereisen over het algemeen minder rekenkracht dan generatieve modellen, omdat ze niet de volledige dataverdeling hoeven te modelleren.
• Robuustheid tegen uitschieters: Ze zijn meestal minder gevoelig voor afwijkende waarden in de data.

Uitdagingen en aandachtspunten

• Data-eis: Er zijn gelabelde data nodig voor training, wat kostbaar of tijdrovend kan zijn om te verkrijgen.
• Overfitting: Kans op overfitting op de trainingsdata, vooral bij complexe modellen zoals neurale netwerken.
• Beperkte generatieve mogelijkheden: Kunnen geen nieuwe datapunten genereren, waardoor hun gebruik voor datasynthese beperkt is.

Verbinding met generatieve modellen

Waar discriminatieve modellen zich richten op het modelleren van (P(y|x)), schatten generatieve modellen de gezamenlijke kansverdeling (P(x, y)) en kunnen ze nieuwe datapunten genereren. Zij proberen te modelleren hoe data wordt gegenereerd, wat nuttig kan zijn bij taken zoals beeldgeneratie of data-augmentatie.

Vergelijking

Gebruik in chatbots en AI-automatisering

Binnen AI-automatisering en chatbots spelen discriminatieve modellen een cruciale rol bij het mogelijk maken van systemen die gebruikersinput nauwkeurig begrijpen en beantwoorden.

Intentieclassificatie

Chatbots gebruiken discriminatieve modellen om gebruikersintenties te classificeren op basis van hun berichten. Door de kans van een intentie te modelleren, kan de chatbot bepalen wat de gebruiker wil bereiken (bijv. “vlucht boeken”, “het weer checken”).

Entiteitenherkenning

Het identificeren van belangrijke entiteiten in gebruikersinput, zoals datums, locaties of namen, is essentieel voor een accuraat antwoord. Discriminatieve modellen kunnen worden getraind om deze entiteiten in tekst te herkennen en classificeren.

Sentimentanalyse

Het begrijpen van het sentiment achter gebruikersberichten helpt om de reactie passend te maken. Discriminatieve modellen kunnen berichten classificeren als positief, negatief of neutraal van toon.

Dialoogmanagement

Door de volgende beste actie te voorspellen gegeven de huidige conversatiestatus, helpen discriminatieve modellen bij het beheren van de dialoogstroom in chatbots voor samenhangende en contextueel passende interacties.

Onderzoek naar discriminatieve AI-modellen

Discriminatieve modellen hebben de afgelopen jaren veel aandacht gekregen, met focus op het aanpakken van uitdagingen rondom eerlijkheid, bias en ethisch bestuur in kunstmatige intelligentiesystemen.

• “Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance” van Matti Mäntymäki et al. (2023) introduceert een governance-framework waarmee organisaties ethische AI-principes kunnen implementeren en kunnen aansluiten bij de aankomende Europese AI Act. Dit model benadrukt governance op verschillende niveaus en zorgt voor verantwoorde AI-ontwikkeling gedurende de levenscyclus (arXiv:2301.03131).

• “Implications of the AI Act for Non-Discrimination Law and Algorithmic Fairness” van Luca Deck et al. (2024) bespreekt hoe de AI Act de kloof kan overbruggen tussen algoritmische eerlijkheid en non-discriminatierecht door te focussen op biasdetectie en correctie tijdens de ontwerpfase van AI-modellen, waarmee eerlijkheid en verantwoordingsplicht worden versterkt (arXiv:2406.2689).

• “Speciesist bias in AI” van Thilo Hagendorff et al. (2022) wijst op de vaak over het hoofd geziene bias tegen dieren in AI-systemen. Het artikel onderzoekt hoe speciesistische patronen zijn ingebed in AI-toepassingen door bevooroordeelde datasets, en vestigt de aandacht op bredere implicaties van eerlijkheid, ook buiten menselijke biases (arXiv:2202.2222).