Organization of information in neural networks

• Autor(a) principal: Coke, Ricardo Miguel Branco
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/11093
• topic: Explainable Artificial Intelligence; Machine Learning

O mundo está a evoluir e a tecnologia tal como a conhecemos está a ultrapassar barreiras que antes pensávamos não poderem ser quebradas. A Inteligência Artificial tem sido uma das áreas que tem alcançado um nível de sucesso que proporciona a melhor das expectativas em muitas tarefas em todas as áreas de trabalho. No domínio de Machine Learning, as redes neuronais têm sido um dos conceitos que se tem destacado, resultando em precisões extremamente elevadas em problemas provenientes de todos os sectores. No entanto, a falta de interpretabilidade é um dos problemas inerentes que estas redes complexas com capacidade de produzir predições trouxe. Os modelos actuais de redes neuronais são muitas vezes considerados como ”caixas negras” devido à falta de ”explicabilidade” e transparência, uma vez que o conhecimento obtido pela aprendizagem do modelo com os dados fornecidos como entrada, são imprevisíveis e em sistemas complexos, inexplicáveis. A complexidade de uma rede está intrinsecamente ligada a alguns parâmetros como o número de camadas escondidas, função de ativação escolhida, que influencia o quão flexível é a rede na classificação de padrões, podendo fazer as devidas classificações em espaços dimensionais maiores com maior facilidade, com custo mais elevado em recursos, tempo e menos interpretabilidade ao computar o problema. Desde então sempre se tentou arranjar soluções alternativas, modificações à estrutura e método de aprendizagem das redes neuronais de modo a compensar os recursos adicionais necessitados. A falta de compreensão sobre a razão pela qual os modelos chegam a determinadas conclusões prejudica a implementação destes modelos em áreas críticas como medicina de precisão, direito ou finanças, onde o raciocínio para as conclusões apresentadas é extremamente necessário. Este problema levou à criação de um novo subcampo no domínio de Machine Learning onde a Inteligência Artificial explicável é uma prioridade. Esta dissertação apresenta uma revisão da literatura existente e contribuições disponíveis no campo da Inteligência Artificial explicável e no campo de modificações da estrutura das redes neuronais típicas. Baseado na investigação mais recente do Professor Paulo Salgado, que foi providenciada para compreensão e validação, sobre canais complementares de informação em Redes Neuronais e um algoritmo baseado neste modelo complementar, uma primeira contribuição desta dissertação foi formalizar os aspectos teóricos dessa investigação assim como a sua compreensão, seguido da validação do modelo com métricas típicas do domínio de Machine Learning.