그의 책 서문에서 왜 책, Judea Pearl은 지능을 향상시키기 위해 기계에 원인과 결과 원칙을 가르치는 것을 옹호합니다. 딥 러닝의 성과는 본질적으로 커브 피팅의 한 유형인 반면, 인과 관계는 가설을 직접 테스트하지 않고 다양한 제약 조건 하에서 세계 시스템 간의 상호 작용을 밝히는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 우리를 AGI(인공 일반화 지능)로 이끄는 답을 제공할 수 있습니다.
이 솔루션은 베이지안 네트워크를 사용하여 인과 관계를 나타내는 인과 관계 추론 프레임워크를 제안하고 모의 날씨 및 토양 조건의 형태로 관찰된 위성 이미지 및 실험적 시도 데이터를 기반으로 인과 관계 결론을 도출합니다. 그만큼 사례 연구 질소 기반 비료 적용과 옥수수 수확량 사이의 인과 관계입니다.
위성 이미지는 특수 제작된 사용하여 처리됩니다. Amazon SageMaker 지리 공간 기능 맞춤형으로 풍부해진 Amazon SageMaker 처리 운영. 인과 추론 엔진은 다음과 함께 배포됩니다. Amazon SageMaker 비동기 추론.
이 게시물에서는 다음을 사용하여 반사실적 분석을 생성하는 방법을 보여줍니다. Amazon SageMaker 점프스타트 솔루션을 제공합니다.
솔루션 개요
다음 다이어그램은 종단 간 워크플로의 아키텍처를 보여줍니다.
사전 조건
너는 AWS 계정 이 솔루션을 사용하려면.
이 JumpStart 1P 솔루션을 실행하고 AWS 계정에 인프라를 배포하려면 활성 아마존 세이지 메이커 스튜디오 인스턴스(참조 Amazon SageMaker 도메인에 온보딩). Studio 인스턴스가 준비되면 다음 지침을 따르십시오. 세이지메이커 점프스타트 Crop Yield Counterfactuals 솔루션을 출시합니다.
이 솔루션은 현재 미국 서부(오레곤) 리전에서만 사용할 수 있습니다.
인과 추론
인과 관계는 변화를 이해하는 것과 관련이 있지만 이를 통계 및 기계 학습(ML)에서 공식화하는 방법은 간단한 작업이 아닙니다.
이 작물 수확량 연구에서 비료로 추가된 질소와 수확량 결과가 혼동될 수 있습니다. 유사하게, 비료로 첨가된 질소와 질소 침출 결과는 일반적인 원인이 이들의 연관성을 설명할 수 있다는 점에서 혼란스러울 수 있습니다. 그러나 연관성은 인과관계가 아닙니다. 어떤 관찰된 요인이 연관성을 혼동하는지 안다면 이를 설명할 수 있지만 혼동을 일으키는 다른 숨겨진 변수가 있다면 어떻게 될까요? 비료의 양을 줄이는 것이 반드시 잔류 질소를 줄이는 것은 아닙니다. 마찬가지로 수확량을 크게 감소시키지 않을 수도 있지만 토양과 기후 조건은 연관성을 혼란스럽게 하는 관찰된 요인일 수 있습니다. 교란을 처리하는 방법은 인과 추론의 핵심 문제입니다. RA Fisher가 소개한 기술 무작위 대조 시험 가능한 혼란을 깨는 것을 목표로합니다.
그러나 무작위 대조 시험이 없는 경우 순전히 관찰 데이터로부터 인과 관계를 추론할 필요가 있습니다. 일이 어떻게 발생하는지에 대한 인과적 그래픽 모델을 작성하여 인과적 질문을 관찰 연구의 데이터에 연결하는 방법이 있습니다. 여기에는 해당 트래버스가 해당 종속성을 캡처하는 동시에 조건부 무시 가능성에 대한 그래픽 기준(인과 관계 가정을 기반으로 인과 관계를 어느 정도까지 처리할 수 있는지)을 충족한다고 주장하는 것이 포함됩니다. 구조를 가정한 후에는 묵시적 불변성을 사용하여 관찰 데이터에서 학습하고 인과 관계 질문을 연결하여 무작위 대조 실험 없이 인과 관계 주장을 추론할 수 있습니다.
이 솔루션은 시뮬레이션된 무작위 통제 시험(RCT)의 데이터와 위성 이미지의 관측 데이터를 모두 사용합니다. 일리노이(미국)에서 수천 밭에 걸쳐 수년 동안 수행된 일련의 시뮬레이션을 사용하여 이 지역에서 볼 수 있는 광범위한 날씨 및 토양 변화 조합에 대한 질소 비율 증가에 대한 옥수수 반응을 연구했습니다. 다양한 농업 시나리오 및 지리의 작물 시뮬레이션을 사용하여 탐색할 수 있는 토양 및 연도의 수로 제한된 시험 데이터 사용의 한계를 해결합니다. 이 데이터베이스는 해당 지역에서 400회 이상의 임상시험 데이터를 사용하여 보정 및 검증되었습니다. 토양의 초기 질소 농도는 합리적인 범위에서 무작위로 설정되었습니다.
또한 데이터베이스는 위성 이미지의 관찰을 통해 향상되는 반면 지역 통계는 지리 및 현상학적 단계에서 볼 수 있는 식생의 시공간적 변화를 나타내기 위해 스펙트럼 지수에서 파생됩니다.
베이지안 네트워크를 사용한 인과 추론
구조적 인과 모델(SCM)은 그래픽 모델을 사용하여 데이터 기반 입력과 사람의 입력을 모두 통합하여 인과 관계를 나타냅니다. 변수를 노드로 표현하고 변수 간의 관계를 가장자리로 표현하여 확률적 표현을 사용하여 작물 계절 역학을 모델링하기 위해 베이지안 네트워크라고 하는 특정 유형의 구조 인과 모델이 제안됩니다. 노드는 작물 성장, 토양 및 기상 조건의 지표이며 노드 사이의 가장자리는 시공간적 인과 관계를 나타냅니다. 상위 노드는 필드 관련 매개변수(파종일 및 심은 면적 포함)이고 하위 노드는 수확량, 질소 흡수 및 질소 침출 메트릭입니다.
자세한 내용은 데이터베이스 특성화 그리고 안내 옥수수 성장 단계를 식별하기 위해.
베이지안 네트워크 모델을 구축하려면 몇 가지 단계가 필요합니다. 인과관계) 반사실적 및 중재적 분석에 사용하기 전에. 인과 모델의 구조는 처음에 데이터에서 학습되는 반면 주제 전문 지식(신뢰할 수 있는 문헌 또는 경험적 신념)은 구조가 인과적이라고 주장할 뿐만 아니라 무작위 변수와 개입 변수 사이의 추가 종속성과 독립성을 가정하는 데 사용됩니다.
사용 눈물 없음, 구조 학습을 위한 연속 최적화 알고리즘인 변수 간의 조건부 종속성을 설명하는 그래프 구조는 인과 모델에서 허용되지 않는 에지, 부모 노드 및 자식 노드에 부과된 제약 조건 세트와 함께 데이터에서 학습됩니다. 이렇게 하면 변수 간의 시간적 종속성이 유지됩니다. 다음 코드를 참조하십시오.
"""
tabu_edges: Imposing edges that are not allowed in the causal model
tabu_parents: Imposing parent nodes that are not allowed in the causal model
tabu_child: Imposing child nodes that are not allowed in the causal model """
from causalnex.structure.notears import from_pandas g_learned = from_pandas( X, tabu_edges=tabu_edges, tabu_parent_nodes=tabu_parents, tabu_child_nodes=tabu_child, max_iter=100,
)
다음 단계는 가짜 관계를 피하면서 모델의 도메인 지식을 인코딩하고 현상 역학을 캡처합니다. 다중 공선성 분석, 변동 인플레이션 요인 분석 및 글로벌 기능 중요도 P 분석은 수분 스트레스 변수(개화 주변의 확장, 현상학 및 광합성), 날씨 및 토양 변수, 스펙트럼 지수 및 질소 기반 지표에 대한 통찰력과 제약 조건을 추출하기 위해 수행됩니다.
"""
edges: Modifying the structure by imposing constraints on edges """
from causalnex.structure import StructureModel g = StructureModel()
g.add_edges_from( edges, origin="expert" )
CausalNex의 베이지안 네트워크는 이산 분포만 지원합니다. 모든 연속 기능 또는 범주 수가 많은 기능은 베이지안 네트워크에 적합하기 전에 이산화됩니다.
from causalnex.discretiser.discretiser_strategy import ( DecisionTreeSupervisedDiscretiserMethod, MDLPSupervisedDiscretiserMethod
) discretiser = DecisionTreeSupervisedDiscretiserMethod( mode="single", tree_params={"max_depth": 2, "random_state": 2022},
)
discretiser.fit( feat_names=features, dataframe=df, target_continuous=True, target=target,
)
구조를 검토한 후 부모가 주어진 각 변수의 조건부 확률 분포를 데이터에서 학습할 수 있습니다. 우도 추정:
from causalnex.network import BayesianNetwork bn = BayesianNetwork(g)
bn = bn.fit_node_states(discretised_data)
bn = bn.fit_cpds( train, method="BayesianEstimator", bayes_prior="K2",
)
마지막으로 구조와 우도는 결정적 추론에 따라 즉석에서 관찰 추론을 수행하는 데 사용됩니다. 접합 트리 알고리즘 (JTA)를 사용하여 중재 미적분학. SageMaker 비동기 추론 들어오는 요청을 대기열에 넣고 비동기식으로 처리할 수 있습니다. 이 옵션은 프로세스를 병렬화할 수 없기 때문에 여러 쿼리를 병렬로 실행할 수 있지만 네트워크 전체에서 확률을 업데이트하는 데 상당한 시간이 걸리는 관찰 및 실제 추론 시나리오 모두에 이상적입니다. 다음 코드를 참조하십시오.
"""
Query the marginal likelihood of states in the graph given some observations. These observations can be made anywhere in the network, and their impact will be propagated through to the node of interest. """
from causalnex.inference import InferenceEngine ie = InferenceEngine(bn) pseudo_observation = [{"day_sow":0}, {"day_sow":1}, {"day_sow":2}]
marginals_multi = ie.query( pseudo_observation, parallel=True, num_cores=multiprocessing.cpu_count(),
)
# distribution before intervention
marginals_before = ie.query()["Y_corn"] # updating a node distribution
ie.do_intervention("N_fert", 0) # effect of do on marginals
marginals_after = ie.query()["Y_corn"] # Resetting the node distribution
ie.reset_do("N_fert")
자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 추론 스크립트.
인과 모델 수첩 이전 단계 실행에 대한 단계별 가이드입니다.
지리 공간 데이터 처리
지구 관측 작업 (EOJ)는 함께 연결되어 위성 이미지를 획득하고 변환하는 반면, 특수 제작된 작업과 사전 훈련된 모델은 구름 제거, 모자이크 처리, 밴드 수학 작업 및 리샘플링에 사용됩니다. 이 섹션에서는 지리공간 처리 단계에 대해 자세히 설명합니다.
관심 분야
다음 그림에서 녹색 다각형은 선택된 카운티, 주황색 그리드는 데이터베이스 맵(지역에서 시험이 수행되는 10 x 10km 셀의 그리드), 그레이스케일 정사각형의 그리드는 100km x 100km 셀입니다. Sentinel-2 UTM 타일링 그리드.
공간 파일은 시뮬레이션된 데이터베이스를 해당 위성 이미지로 매핑하는 데 사용되며, 일리노이주(지역에서 시험이 수행되는)를 분할하는 10km x 10km 셀의 다각형, 카운티 다각형 및 100km x 100km Sentinel- UTM 타일 2개. 지형 공간 데이터 처리 파이프라인을 최적화하기 위해 몇 개의 근처 Sentinel-2 타일이 먼저 선택됩니다. 다음으로 관심 영역(RoI)을 얻기 위해 타일과 셀의 집계된 형상을 오버레이합니다. RoI 내에서 완전히 관찰되는 카운티 및 셀 ID가 선택되어 EOJ에 전달되는 다각형 형상을 형성합니다.
시간 범위
이 연습을 위해 옥수수 계절 주기는 영양 단계 v5에서 R1(발아, 잎 깃 및 술 장식), 생식 단계 R1에서 R4(실킹, 물집, 우유 및 반죽) 및 생식 단계의 세 단계로 나뉩니다. R5(찌그러짐) 및 R6(생리적 성숙도). 연속적인 위성 방문은 2주의 시간 범위와 사전 정의된 관심 영역(선택된 카운티) 내에서 각 현상 단계에 대해 획득되어 위성 이미지의 공간적 및 시간적 분석이 가능합니다. 다음 그림은 이러한 메트릭을 보여줍니다.
클라우드 제거
Sentinel-2 데이터에 대한 구름 제거는 ML 기반 시맨틱 분할 모델을 사용하여 이미지에서 구름을 식별합니다. 여기서 흐린 픽셀은 값 -9999(nodata 값)로 대체됩니다.
request_polygon_coordinates = [[(-90.571754, 39.839326), (-90.893651, 39.84092), (-90.916609, 39.845075), (-90.916071, 39.757168), (-91.147678, 39.75707), (-91.265848, 39.757258), (-91.365125, 39.758723), (-91.367962, 39.759124), (-91.365396, 39.777266), (-91.432919, 39.840554), (-91.446385, 39.870394), (-91.455887, 39.945538), (-91.460287, 39.980333), (-91.494865, 40.037421), (-91.510322, 40.127994), (-91.512974, 40.181062), (-91.510332, 40.201142), (-91.258828, 40.197299), (-90.911969, 40.193088), (-90.909756, 40.284394), (-90.450227, 40.276335), (-90.451502, 40.188892), (-90.199556, 40.183945), (-90.118966, 40.235263), (-90.033026, 40.377806), (-89.92468, 40.435921), (-89.717104, 40.435655), (-89.714927, 40.319218), (-89.602979, 40.320129), (-89.601604, 40.122432), (-89.578289, 39.976127), (-89.698259, 39.975309), (-89.701864, 39.916787), (-89.994506, 39.901925), (-89.994405, 39.87286), (-90.583534, 39.87675), (-90.582435, 39.854574), (-90.571754, 39.839326)]]
start_time = '2018-08-15T00:00:00Z'
end_time = '2018-09-15T00:00:00Z' eoj_input_config = { "RasterDataCollectionQuery": { "RasterDataCollectionArn": 'arn:aws:sagemaker-geospatial:us-west-2:378778860802:raster-data-collection/public/nmqj48dcu3g7ayw8', "AreaOfInterest": { "AreaOfInterestGeometry": { "PolygonGeometry": {"Coordinates": request_polygon_coordinates} } }, "TimeRangeFilter": {"StartTime": start_time, "EndTime": end_time}, "PropertyFilters": { "Properties": [{"Property": {"EoCloudCover": {"LowerBound": 0, "UpperBound": 10}}}], "LogicalOperator": "AND", }, }
} eoj_config = { "JobConfig": { "CloudRemovalConfig": { "AlgorithmName": "INTERPOLATION", "InterpolationValue": "-9999", "TargetBands": ["red", "green", "blue", "nir", "swir16"], }, }
} eojParams = { "Name": "cloudremoval", "InputConfig": eoj_input_config, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ가 생성된 후 ARN이 반환되어 후속 geomosaic 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
작업 상태를 얻으려면 다음을 실행할 수 있습니다. sg_client.get_earth_observation_job(Arn = response['Arn']).
지오모자이크
geomosaic EOJ는 nodata 또는 투명 픽셀(흐린 픽셀 포함)을 다른 타임스탬프의 픽셀로 덮어써서 여러 위성 방문의 이미지를 큰 모자이크로 병합하는 데 사용됩니다.
eoj_config = {"JobConfig": {"GeoMosaicConfig": {"AlgorithmName": "NEAR"}}} eojParams = { "Name": "geomosaic", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ가 생성된 후 ARN이 반환되어 후속 리샘플링 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
리샘플링
리샘플링은 크롭 마스크의 해상도와 일치시키기 위해 지형 공간 이미지의 해상도를 낮추는 데 사용됩니다(10–30m 해상도 재조정).
eoj_config = { "JobConfig": { "ResamplingConfig": { "OutputResolution": {"UserDefined": {"Value": 30, "Unit": "METERS"}}, "AlgorithmName": "NEAR", }, }
} eojParams = { "Name": "resample", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
EOJ가 생성된 후 ARN이 반환되어 후속 밴드 수학 연산을 수행하는 데 사용됩니다.
밴드 수학
대역 수학 연산은 관측치를 여러 스펙트럼 대역에서 단일 대역으로 변환하는 데 사용됩니다. 여기에는 다음과 같은 스펙트럼 지수가 포함됩니다.
- EVI2 – Two-Band 향상된 식생 지수
- GDVI – 일반화 된 차이 식생 지수
- NDMI – 정규화 차이 수분 지수
- NDVI – 표준화된 차이 식생 지수
- NDWI – 정규화 차이 물 지수
다음 코드를 참조하십시오.
spectral_indices = [['EVI2', ' 2.5 * ( nir - red ) / ( nir + 2.4 * red + 1.0 ) '], ['GDVI', ' ( ( nir * * 2.0 ) - ( red * * 2.0 ) ) / ( ( nir * * 2.0 ) + ( red * * 2.0 ) ) '], ['NDMI', ' ( nir - swir16 ) / ( nir + swir16 ) '], ['NDVI', ' ( nir - red ) / ( nir + red ) '], ['NDWI', ' ( green - nir ) / ( green + nir ) ']] eoj_config = { "JobConfig": { "BandMathConfig": {"CustomIndices": {"Operations": []}}, }
} for indices in spectral_indices: eoj_config["JobConfig"]["BandMathConfig"]["CustomIndices"]["Operations"].append( {"Name": indices[0], "Equation": indices[1][1:-1]} ) eojParams = { "Name": "bandmath", "InputConfig": {"PreviousEarthObservationJobArn": eoj_arn}, **eoj_config, "ExecutionRoleArn": role_arn,
} eoj_response = sg_client.start_earth_observation_job(**eojParams)
구역 통계
스펙트럼 지수는 다음을 사용하여 더욱 풍부해집니다. Amazon SageMaker 처리, 여기서 GDAL 기반 사용자 지정 논리는 다음을 수행하는 데 사용됩니다.
- 병합 스펙트럼 지수 단일 다중 채널 모자이크로
- 모자이크를 다음으로 재투영합니다. 자르기 마스크의 프로젝션
- 자르기 마스크를 적용하고 셀 다각형의 CRC에 모자이크를 재투영합니다.
- 선택한 폴리곤(10km x 10km 셀)에 대한 구역 통계 계산
병렬화된 데이터 배포를 통해 매니페스트 파일(각 작물의 계절적 단계에 대한)은 다음을 사용하여 여러 인스턴스에 배포됩니다. ShardedByS3Key
S3 데이터 배포 유형. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 특징 추출 스크립트.
지리공간 처리 수첩 이전 단계 실행에 대한 단계별 가이드입니다.
다음 그림은 작물 마스크가 있는 경우(오른쪽)와 없는 경우(왼쪽)(CW 20, 26 및 33, 2018 Central Illinois) 옥수수 계절 주기의 영양 및 번식 단계를 나타내는 연속 위성 방문의 RGB 채널을 보여줍니다.
다음 그림에서 스펙트럼 지수(NDVI, EVI2, NDMI) 연속 위성 방문은 옥수수 현상 주기(CW 20, 26 및 33, 2018 Central Illinois)의 영양 및 번식 단계를 나타냅니다.
정리
이 솔루션을 더 이상 사용하지 않으려면 생성된 리소스를 삭제할 수 있습니다. 솔루션이 Studio에 배포된 후 모든 리소스 삭제 S3 버킷을 포함하여 솔루션을 시작할 때 생성된 모든 표준 리소스를 자동으로 삭제합니다.
결론
이 솔루션은 베이지안 네트워크를 사용한 인과 추론이 데이터와 인적 입력의 조합에서 인과 관계 질문에 답하는 데 선호되는 방법론인 사용 사례에 대한 청사진을 제공합니다. 워크플로에는 들어오는 쿼리와 개입을 대기열에 넣고 비동기식으로 처리하는 추론 엔진의 효율적인 구현이 포함됩니다. 모듈식 측면을 통해 특수 제작된 작업 및 사전 훈련된 모델을 통한 지리 공간 처리, 맞춤형 GDAL 작업을 통한 위성 이미지 강화, 다중 모달 기능 엔지니어링(스펙트럼 인덱스 및 표 형식 데이터)을 비롯한 다양한 구성 요소를 재사용할 수 있습니다.
또한 이 솔루션을 질소 비료 관리 및 환경 정책 분석이 수행되는 격자형 작물 모델을 구축하기 위한 템플릿으로 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 솔루션 템플릿 과를 수행 안내 미국 서부(오레곤) 지역에서 작물 수확량 카운터팩추얼(Crop Yield Counterfactuals) 솔루션을 출시합니다. 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. GitHub 레포.
인용
독일 Mandrini, Sotirios V. Archontoulis, Cameron M. Pittelkow, Taro Mieno, Nicolas F. Martin,
일리노이주에서 수년 동안 수천 개의 밭에 걸쳐 질소에 대한 옥수수 반응의 모의 데이터 세트,
간략한 데이터, 볼륨 40, 2022, 107753, ISSN 2352-3409
유용한 자료
저자에 관하여
폴 바나 AWS Machine Learning Prototyping Labs의 선임 데이터 과학자입니다.
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- 배운
- 배우기
- 한정
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- 문학
- 이상
- 기계
- 기계 학습
- 기계
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- 구축
- 지도
- 마틴
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- 마스크
- 경기
- math
- 문제
- 만기
- 병합
- 방법론
- 통계
- 수도
- 우유
- ML
- 모델
- 모델
- 모듈러
- 배우기
- 여러
- name
- 미 항공 우주국 (NASA)
- 가까운
- 필연적으로
- 필요
- 네트워크
- 네트워크
- 다음 것
- 니콜라스
- 노드
- 노드 분포
- 노드
- 번호
- 획득
- of
- on
- 조작
- 행정부
- 최적화
- 최적화
- 선택권
- 주황색
- 주문
- 오레곤
- 기타
- 평행
- 매개 변수
- 부모님
- 특별한
- 합격
- 수행
- 광합성
- 관로
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