Het belang van permutatie bij voorspellingen van neurale netwerken

Afbeelding door redacteur
 

Permutaties vertegenwoordigen elk van de mogelijke manieren om groepen dingen of getallen te rangschikken. Permutatie is van belang in op wiskunde gerichte disciplines, zoals statistiek, maar het heeft ook invloed op de voorspellingen van neurale netwerken. Hier is een nadere blik. 

Datawetenschappers bevinden zich vaak in gevallen waarin ze meer moeten leren over de populatie die als hun informatiebron dient. Toch moeten ze de statistische significantie bepalen. Het uitvoeren van permutatietests is een praktische manier om het te krijgen bij het werken met tijdreeksgegevens. 

Een permutatietest schat de populatieverdeling. Nadat hij die informatie heeft verkregen, kan een datawetenschapper de zeldzaamheid van waargenomen waarden ten opzichte van de populatie bepalen. Permutatietests geven een voorbeeld van alle mogelijke permutaties zonder waarden te vervangen. 

Ze hebben ook een hoge effectiviteit, zelfs met kleine steekproeven. Zo kunnen permutatietests mensen helpen bepalen of hun neurale netwerkmodel een statistisch significante bevinding aan het licht heeft gebracht. 

Deze tests kunnen mensen ook helpen bepalen in hoeverre ze de resultaten van een model kunnen vertrouwen. Het meten van nauwkeurigheid kan uiterst belangrijk zijn, afhankelijk van het gebruik van het model. Mensen moeten veel vertrouwen hebben in de prestaties van een model voordat ze het toepassen op medische diagnoses of financieringsbeslissingen. 

Veel neurale netwerken vertrouwen op black box-modellen. Ze zijn ongelooflijk nauwkeurig in een breed scala aan toepassingen. Echter, het kost meestal moeite om de impact van voorspellers te zien op de ultieme voorspellingen. 

Een optie genaamd belang van permutatiefunctie biedt een manier om dat obstakel te omzeilen. Het laat datawetenschappers zien welke datasetfuncties voorspellende kracht hebben, ongeacht het gebruikte model. 

Technieken voor het bepalen van het belang van kenmerken in een model stellen mensen in staat om voorspellers te rangschikken op basis van hun relatieve voorspellende kracht. Willekeurige permutaties spelen een rol door te laten zien of een verwisseling van functies een afname in de nauwkeurigheid van een voorspelling veroorzaakt. 

Misschien is de kwaliteitsvermindering minimaal. Dat geeft aan dat de relevante informatie die is gekoppeld aan de oorspronkelijke voorspeller geen grote invloed heeft gehad op het genereren van de algehele voorspelling. 

Mensen kunnen modelvoorspellers blijven rangschikken totdat ze een verzameling waarden hebben die worden weergegeven welke kenmerken het belangrijkst zijn en het minst voor het genereren van nauwkeurige voorspellingen. Gegevenswetenschappers kunnen ook het belang van permutatiefuncties gebruiken om hun modellen te debuggen en betere inzichten te krijgen in de algehele prestaties. 

Een goede datawetenschapper moet altijd verken de details die een model geeft en zet vraagtekens bij de bijbehorende conclusies. Veel professionals hebben die mentaliteit op de lagere school geleerd binnen STEM-curricula. De permutatie is een noodzakelijk aspect van voorspellingen van neurale netwerken omdat het bepaalt welke informatie het model wel of niet verstrekt. Bekendheid met permutaties helpt datawetenschappers bij het bouwen en aanpassen van de modellen die hun werkgevers of klanten willen en verwachten. 

Overweeg een geval waarin een bedrijf een neuraal netwerkmodel nodig heeft dat verband houdt met hoe klanten door websites klikken. Een beslisser wil misschien informatie over hoeveel klanten bepaalde routes door een site nemen. Het model moet permutaties berekenen. 

Aan de andere kant wil iemand die het machine learning-model aanvraagt ​​misschien meer weten over mensen die bepaalde groepen pagina's op de site bezoeken. Dergelijke inzichten hebben betrekking op combinaties in plaats van permutaties. Door precies te bepalen welke informatie een persoon wil van een neuraal netwerkmodel, kan worden bepaald welke soort informatie moet worden gebruikt en in welke mate permutaties daarin een rol spelen. 

Bovendien geeft een neuraal netwerk de beste resultaten wanneer de trainingsdataset bevat relevante informatie op de vragen die mensen willen beantwoorden. De machine learning-ingenieurs van Google zijn dat ook bezig met zogenaamde permutatie-invariant neurale netwerkagenten. Wanneer elk van de sensorische neuronen van een agent input ontvangt van de omgeving, zoekt het de betekenis en context van het moment uit. 

Dat in tegenstelling tot het aannemen van een vaste betekenis. Onderzoek wijst uit dat permutatie-invariante neurale netwerkagenten goed presteren, zelfs wanneer modellen redundante of luidruchtige informatie bevatten. 

Dit zijn slechts enkele redenen waarom permutatie een cruciale rol speelt bij het mogelijk maken van neurale netwerken om de best mogelijke prestaties voor de gegeven toepassing te laten zien. Door de impact van permutatie te begrijpen, kunnen datawetenschappers modellen bouwen en ermee werken om betere resultaten te krijgen.
 
 
April Molenaar is hoofdredacteur consumententechnologie bij Opnieuw hacken Tijdschrift. Ze heeft een staat van dienst in het creëren van hoogwaardige inhoud die verkeer naar de publicaties waarmee ik werk, leidt.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/2022/12/importance-permutation-neural-network-predictions.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-importance-of-permutation-in-neural-network-predictions