A importância da permutação nas previsões de redes neurais

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As permutações representam cada uma das maneiras possíveis de organizar grupos de coisas ou números. A permutação é importante em disciplinas centradas na matemática, como estatística, mas também afeta as previsões feitas por redes neurais. Aqui está um olhar mais atento. 

Os cientistas de dados geralmente se encontram em casos em que precisam aprender mais sobre a população que serve como fonte de informação. Ainda assim, eles devem determinar a significância estatística. Executar testes de permutação é uma maneira prática de obtê-lo ao trabalhar com dados de séries temporais. 

Um teste de permutação estima a distribuição da população. Depois de obter essas informações, um cientista de dados pode determinar a raridade dos valores observados em relação à população. Os testes de permutação fornecem uma amostra de todas as permutações possíveis sem substituir nenhum valor. 

Eles também têm alta eficácia, mesmo com tamanhos de amostra pequenos. Assim, os testes de permutação podem ajudar as pessoas a determinar se seu modelo de rede neural descobriu uma descoberta estatisticamente significativa. 

Esses testes também podem ajudar as pessoas a determinar o quanto podem confiar nos resultados de um modelo. A precisão da medição pode ser extremamente importante, dependendo do uso do modelo. As pessoas devem ter muita confiança no desempenho de um modelo antes de aplicá-lo a diagnósticos médicos ou decisões de financiamento. 

Muitas redes neurais dependem de modelos de caixa preta. Eles são incrivelmente precisos em uma ampla gama de aplicações. no entanto geralmente dá trabalho ver o impacto dos preditores nas últimas previsões. 

Uma opção chamada importância do recurso de permutação oferece uma maneira de contornar esse obstáculo. Ele mostra aos cientistas de dados quais recursos do conjunto de dados têm poder preditivo, independentemente do modelo usado. 

As técnicas para determinar a importância do recurso em um modelo permitem que as pessoas classifiquem os preditores com base em seu poder preditivo relativo. As permutações aleatórias entram em jogo mostrando se um embaralhamento de recursos causa uma diminuição na precisão de uma previsão. 

Talvez a redução na qualidade seja mínima. Isso indica que as informações relevantes associadas ao preditor original não tiveram um grande impacto na geração da previsão geral. 

As pessoas podem continuar classificando os preditores do modelo até que tenham uma coleção de valores que mostrem quais recursos são mais importantes e menos para gerar previsões precisas. Os cientistas de dados também podem usar a importância do recurso de permutação para depurar seus modelos e obter melhores insights sobre o desempenho geral. 

Um bom cientista de dados deve sempre explore os detalhes que um modelo fornece e questionar as conclusões associadas. Muitos profissionais aprenderam essa mentalidade na escola primária nos currículos STEM. A permutação é um aspecto necessário das previsões de redes neurais porque molda quais informações o modelo fornece ou não. A familiaridade com as permutações ajuda os cientistas de dados a criar e ajustar os modelos que seus empregadores ou clientes desejam e esperam. 

Considere um caso em que uma empresa precisa de um modelo de rede neural relacionado a como os clientes clicam em sites. Um tomador de decisão pode querer informações sobre quantos clientes usam rotas específicas em um site. O modelo deve calcular permutações. 

Por outro lado, alguém que solicita o modelo de aprendizado de máquina pode querer saber sobre as pessoas que visitam determinados grupos de páginas no site. Tais percepções se relacionam a combinações em vez de permutações. Limitar precisamente quais informações uma pessoa deseja de um modelo de rede neural ajuda a determinar o tipo a ser usado e até que ponto as permutações são consideradas. 

Além disso, uma rede neural dará os melhores resultados quando o conjunto de dados de treinamento contém informações relevantes às perguntas que as pessoas querem responder. Os engenheiros de aprendizado de máquina do Google também estão trabalhando na chamada permutação invariante agentes de redes neurais. Quando cada um dos neurônios sensoriais de um agente recebe informações do ambiente, ele descobre o significado e o contexto do momento. 

Isso está em contraste com assumir um significado fixo. A pesquisa indica que os agentes de redes neurais invariantes de permutação funcionam bem mesmo quando os modelos têm informações redundantes ou ruidosas. 

Estas são apenas algumas das razões pelas quais a permutação desempenha um papel vital ao permitir que as redes neurais mostrem o melhor desempenho possível para o aplicativo em questão. Compreender os impactos da permutação permite que os cientistas de dados construam e trabalhem com modelos para obter melhores resultados.
 
 
Abril Miller é editor-gerente de tecnologia de consumo na Rehackear Revista. Ela tem um histórico de criação de conteúdo de qualidade que direciona o tráfego para as publicações com as quais trabalho.
 

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• Fonte: 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