Luokitteluaima

Luokitteluaima on termi, jota käytetään harvoin suomalaisessa tekoäly- ja data-oppimisen keskustelussa kuvaamaan ryhmää menetelmiä, joiden tarkoituksena on jäljitellä tai imitoida toisen mallin päätöksiä luokittelutehtävissä. Käsite ei ole vakiintunut eikä sen määritelmä ole yleisesti sitova, vaan sitä käytetään lähinnä kuvailevana tai keskustelua avaavana ilmaisuna.

Etymologisesti termi yhdistää sanan luokittelu, joka viittaa moniin kategoria- tai tunnistusongelmiin, sekä aima- tai imitaatiomaisiin viitteisiin. Käytännössä luokitteluaima viittaa siihen, että kehitetään toinen malli (emulaatiomalli) jäljittelemään referenssimallin päätöksiä tai päätösten todennäköisyyksiä sen luokittelutehtävässä. Tämä voi tapahtua esimerkiksi opettaja-oppilas -mallin kaltaisella lähestymistavalla, jossa emulaatiomallia koulutetaan hyödyntämällä referenssimallin tuottamaa pehmeää labelia tai päätöspisteitä.

Käyttökohteita voivat olla mallin tiivistäminen, jolloin kevyemmällä mallilla pyritään saavuttamaan vastaavat päätökset kuin yleensä raskaammalla järjestelmällä, sekä mallin auditointi, jossa halutaan ymmärtää, miten ja miksi referenssimalli tekee tiettyjä luokittelupäätöksiä. Muita mahdollisia sovelluksia ovat turvallisuus- ja robustisuus-tarkastelut sekä lisäarvon tuottaminen tilanteissa, joissa täydellinen pääsy referenssimallin parametreihin ei ole mahdollista.

Sovelluksissa luokitteluaiman haasteita ovat emulaation tarkkuus ja yleistettävyys sekä tietosuoja- ja riippuvuuskysymykset. Termiä ei käytetä laajasti tiedeyhteisössä, ja sen tarkka merkitys voi vaihdella kontekstin mukaan. See also: knowledge distillation, model compression, model extraction.