超级会员免费看
机器学习的前沿进展与因果关系探索
1. 强化学习概述
强化学习（RL）并非新的理念或技术，其最初的想法可以追溯到20世纪50年代，由理查德·贝尔曼（Richard Bellman）提出，伴随着贝尔曼方程的概念。强化学习的核心思想是通过与特定环境的交互来学习，而非像监督学习那样使用收集的数据点进行训练。在强化学习中，会引入一个智能体（agent），它学习如何改进行动以获得更大的奖励。智能体在收到上一步行动的奖励后，会迭代地改进其行动策略。
在强化学习的发展历程中，有两个重要的发展推动了其流行度的提升：一是Q学习（Q - learning）的发展；二是将强化学习与深度学习结合。然而，深度强化学习存在数据效率不高的问题，需要大量的数据或迭代经验，这与人类的学习方式有着本质的区别。
近年来，带人类反馈的强化学习（RLHF）成为了强化学习的一个成功应用，用于改进生成模型的结果。
2. 带人类反馈的强化学习（RLHF）
在带人类反馈的强化学习中，奖励的计算基于人类的反馈，反馈者可以是专家或非专家，具体取决于问题的性质。由于像语言建模这样的问题较为复杂，奖励并非通过预定义的数学公式计算。人类提供的反馈会逐步改进模型。以RLHF语言模型的训练过程为例，可总结为以下步骤：
1. 训练语言模型，即预训练。
2. 数据收集并训练奖励模型。
3. 使用奖励模型通过强化学习对语言模型进行微调。
2.1 使用PyTorch实现RLHF
为了更好地理解RLHF，下面通过一个简单的代码示例，展示如何将人类反馈融入机器学习模型。这里使用GPT - 2作为预训练模型，具体代码如下：
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
from torch import optim
from torch.utils.data import DataLoader
# 预训练一个GPT - 2语言模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e - 3)
# 假设已收集并正确格式化人类反馈，创建DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)
# 设计奖励模型
class Reward_Model(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RewardModel, self).__init__()
self.fc_layer1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc_layer2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc_layer1(x))
x = self.fc_layer2(x)
return x
# 初始化奖励模型
reward_model = Reward_Model(input_size, hidden_size, output_size)
# 使用收集的人类反馈和奖励模型改进预训练模型
for epoch in range(n_epochs):
for batch in dataloader:
input_ids = tokenizer.encode(batch['input'], return_tensors='pt')
output_ids = tokenizer.encode(batch['output'], return_tensors='pt')
reward = reward_model(batch['input'])
loss = model(input_ids, labels=output_ids).loss * reward
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
3. 自监督学习（SSL）
自监督学习并非新概念，它与强化学习类似，但在与深度学习结合后，因其在学习数据表示方面的有效性而受到关注。例如，用于语言建模的Word2vec和Meta的RoBERTa模型都是通过自监督学习训练的，在多个语言建模任务中取得了最先进的性能。
自监督学习的核心思想是为机器学习模型定义一个不依赖于数据点预标记或量化的目标，例如预测视频中物体或人物在每个时间步的位置，对图像或序列数据的部分进行掩码并尝试填充这些掩码部分。自监督学习模型的一个广泛应用是在强化学习中学习图像和文本的表示，然后在其他场景中使用这些表示。
3.1 自监督学习的技术
自监督学习包含多种技术，以下介绍三种常见的技术：
-
对比学习
：学习使相似的数据点彼此更接近，而不相似的数据点彼此更远的表示。
-
自回归模型
：模型根据之前的数据点，基于时间或特定顺序预测下一个数据点。在语言建模中，像GPT这样的模型会预测句子中的下一个单词。
-
通过修复进行自监督
：对数据的部分进行掩码，然后训练模型填充缺失部分。例如，对图像的一部分进行掩码，训练模型预测被掩码的部分。掩码自编码器就是这种技术的一个例子。
3.2 使用PyTorch进行自监督学习
从编程角度来看，自监督学习的深度学习与监督学习的主要区别在于定义训练和测试的目标和数据。这里通过一个基于卷积层的掩码图像自编码器，使用自监督修复的方法进行实践，使用的数据集为Flowers102。
以下是具体的实现步骤：
1. 定义神经网络类：
import torch.nn as nn
import numpy as np
class Conv_AE(nn.Module):
def __init__(self):
super(Conv_AE, self).__init__()
# 编码数据
self.encoding_conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 3, padding=1)
self.encoding_conv2 = nn.Conv2d(8, 32, 3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
# 解码数据
self.decoding_conv1 = nn.ConvTranspose2d(32, 8, 2, stride=2)
self.decoding_conv2 = nn.ConvTranspose2d(8, 3, 2, stride=2)
def forward(self, x):
# 编码数据
x = torch.relu(self.encoding_conv1(x))
x = self.pool(x)
x = torch.relu(self.encoding_conv2(x))
x = self.pool(x)
# 解码数据
x = torch.relu(self.decoding_conv1(x))
x = self.decoding_conv2(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
- 初始化模型、指定损失函数和优化器：
model = Conv_AE().to(device)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
- 定义创建掩码的函数：
def create_mask(size=(32, 32), mask_size=8):
mask = np.ones((3, size[0], size[1]), dtype=np.float32)
height, width = size
m_height, m_width = mask_size, mask_size
top = np.random.randint(0, height - m_height)
left = np.random.randint(0, width - m_width)
mask[:, top:top + m_height, left:left + m_width] = 0
return torch.from_numpy(mask)
- 训练模型：
n_epoch = 200
for epoch in range(n_epoch):
for data in train_loader:
img, _ = data
# 为训练图像的小部分创建掩码
mask = create_mask().to(device)
img_masked = img * mask
img = img.to(device)
img_masked = img_masked.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(img_masked)
loss = criterion(outputs, img)
loss.backward()
optimizer.step()
通过上述代码和步骤，可以看到模型能够正确找到图像中的模式。但通过适当的超参数优化和设计更好的神经网络架构，可以获得更高的性能和更好的模型。
4. 相关性与因果性
在机器学习中，大多数建模和数据分析项目得到的是特征与输出变量之间的相关关系，而非因果关系。然而，识别因果关系具有很高的价值，它可以解决识别变量之间误导性关系的问题。如果仅依赖相关性而非因果性，可能会得出一些虚假和奇怪的关联，例如：
- 美国在科学、太空和技术方面的支出与上吊、勒死和窒息自杀相关。
- 游戏厅的总收入与美国授予的计算机科学博士学位相关。
- 美国从挪威进口的原油与火车碰撞事故中死亡的司机数量相关。
- 食用有机食品与自闭症相关。
- 肥胖与债务泡沫相关。
仅依赖相关性会降低技术开发和改进过程中不同方面的可靠性，例如AB测试。理解因果关系有助于做出正确的决策和进行技术开发投资。
4.1 因果建模的意义
因果建模可以帮助降低风险并提高模型性能，在机器学习模型中评估因果关系，能够增加模型在生产环境中的可靠性。
4.2 因果建模的技术要求
进行因果建模需要满足以下技术要求：
-
Python库要求
：
- dowhy == 0.5.1
- bnlearn == 0.7.16
- sklearn >= 1.2.2
- d3blocks == 1.3.0
- 具备机器学习模型训练、验证和测试的基本知识。
代码文件可在GitHub上获取：https://github.com/PacktPublishing/Debugging - Machine - Learning - Models - with - Python/tree/main/Chapter15 。
通过学习这些机器学习的前沿进展和因果关系的相关知识，我们不仅能更好地理解这些技术的工作原理，还能开始使用这些先进技术构建自己的模型。
5. 因果建模的具体操作
5.1 因果建模的流程
因果建模主要包含以下几个关键步骤，下面通过一个流程图来展示其基本流程：
graph LR
A[数据收集] --> B[定义因果假设]
B --> C[选择因果模型]
C --> D[模型训练与评估]
D --> E[因果关系推断]
- 数据收集 ：收集与问题相关的特征和输出变量的数据，确保数据的准确性和完整性。
- 定义因果假设 ：根据领域知识和问题背景，提出关于特征和输出变量之间因果关系的假设。
- 选择因果模型 ：根据数据特点和问题需求，选择合适的因果模型，如基于结构方程模型、因果图模型等。
- 模型训练与评估 ：使用收集的数据对因果模型进行训练，并评估模型的性能。
- 因果关系推断 ：根据训练好的模型，推断特征和输出变量之间的因果关系。
5.2 使用Python进行因果建模示例
下面通过Python代码示例，展示如何使用
dowhy
库进行因果建模：
import dowhy
from dowhy import CausalModel
import pandas as pd
# 假设我们有一个包含特征和输出变量的数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 定义因果模型
model = CausalModel(
data=data,
treatment='treatment_variable',
outcome='outcome_variable',
common_causes=['common_cause_1', 'common_cause_2']
)
# 识别因果效应
identified_estimand = model.identify_effect()
# 估计因果效应
estimate = model.estimate_effect(identified_estimand,
method_name="backdoor.propensity_score_matching")
# 验证因果效应
refute_results = model.refute_estimate(identified_estimand, estimate,
method_name="random_common_cause")
print("因果效应估计值:", estimate.value)
print("因果效应验证结果:", refute_results)
在上述代码中，我们首先导入必要的库，然后读取数据集。接着，定义因果模型，指定处理变量、结果变量和共同原因。之后，识别因果效应，使用倾向得分匹配方法估计因果效应，并通过添加随机共同原因的方法验证因果效应。
6. 总结与展望
6.1 总结
本文主要介绍了机器学习中的一些前沿进展，包括强化学习、带人类反馈的强化学习、自监督学习以及相关性与因果性的相关知识。具体内容总结如下表：
| 技术名称 | 核心思想 | 应用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 强化学习 | 通过与环境交互学习，智能体改进行动策略以获得更大奖励 | 游戏、机器人控制等 |
| 带人类反馈的强化学习 | 基于人类反馈计算奖励，逐步改进模型 | 语言模型、生成模型等 |
| 自监督学习 | 定义不依赖预标记或量化的目标，学习数据表示 | 语言建模、图像识别等 |
| 因果建模 | 识别特征与输出变量之间的因果关系，降低风险提高性能 | 医疗诊断、金融风险评估等 |
6.2 展望
随着机器学习技术的不断发展，这些前沿技术将在更多领域得到应用。强化学习和自监督学习有望在自动驾驶、智能医疗等领域取得更大的突破；因果建模将帮助我们更好地理解数据背后的因果机制，做出更准确的决策。同时，我们也需要不断探索和优化这些技术，以提高模型的性能和可靠性。
通过学习和掌握这些技术，我们可以更好地应对复杂的现实问题，推动机器学习技术在各个领域的应用和发展。希望本文能为读者在机器学习的学习和实践中提供有益的参考。
扫一扫
33
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
