Predicció del consum energètic emprant xarxes neuronals

L’objectiu del treball és l’obtenció d’una predicció fiable del consum elèctric d’un habitatge mitjançant les xarxes neuronals. Abans, però, és necessari realitzar una introducció als diferents conceptes teòrics associats per tal de facilitar la comprensió de la feina realitzada. Primer de tot, s’expliquen quins són els diferents elements que la configuren i quins són els seus principals paràmetres, dels quals s’ha estudiat la seva influència en la qualitat de les prediccions. També es presenten els principals problemes que poden aparèixer durant la creació de la xarxa, a més de quins són els diferents conjunts de dades que és necessari definir per a dur a terme l’estudi. Posteriorment, s’explica quina és la història tant de la intel·ligència artificial com de les xarxes neuronals, essencial per a comprendre quin és l’estat actual d’aquest camp. Una vegada es realitza la introducció teòrica, s’explica quines dades de partida s’han emprat a les proves, a més de com s’han tractat per a posar-les a un format adient per ser introduïdes a la xarxa neuronal. També es detalla quina és l’estructura d’una xarxa neuronal creada utilitzant, a més del programari Python, les biblioteques Keras i Tensorflow. A continuació es mostren els resultats de les dues proves principals i de les subproves associades a cadascuna d’elles. En elles es mostra la importància que té, entre d’altres factors, la importància del nombre de dades de les què es disposa i de la influència d’altres factors, com els referents a la data de la mostra o a les dades meteorològiques associades al dia al qual es va registrar el consum. Després, es valora l’impacte ambiental associat a aquest estudi, tant des del punt de vista de l’impacte generat durant la seva realització com de les conseqüències que pot portar l’aplicació d’aquest model a un cas real. En darrer lloc, s’avalua quin és el pressupost necessari per a dur a terme el projecte i les implicacions a nivell econòmic que comportaria la implantació del model

Interpreting Machine Learning Models and Application of Homotopy Methods

Neural networks have been criticized for their lack of easy interpretation, which undermines confidence in their use for important applications. We show that a trained neural network can be interpreted using flip points. A flip point is any point that lies on the boundary between two output classes: e.g. for a neural network with a binary yes/no output, a flip point is any input that generates equal scores for ``yes" and ``no". The flip point closest to a given input is of particular importance, and this point is the solution to a well-posed optimization problem. We show that computing closest flip points allows us, for example, to systematically investigate the decision boundaries of trained networks, to interpret and audit them with respect to individual inputs and entire datasets, and to find vulnerability against adversarial attacks. We demonstrate that flip points can help identify mistakes made by a model, improve its accuracy, and reveal the most influential features for classifications. We also show that some common assumptions about the decision boundaries of neural networks can be unreliable. Additionally, we present methods for designing the structure of feed-forward networks using matrix conditioning. At the end, we investigate an unsupervised learning method, the Gaussian graphical model, and provide mathematical tools for interpretation