Важность перестановок в прогнозировании нейронных сетей

Переиздано Платоном

Читают: 0

Важность перестановки в прогнозах нейронной сети
Изображение от редактора

Перестановки представляют каждый из возможных способов расположения групп вещей или чисел. Перестановка имеет значение в математических дисциплинах, таких как статистика, но она также влияет на прогнозы, сделанные нейронными сетями. Вот более близкий взгляд.

Исследователи данных часто оказываются в тех случаях, когда им нужно больше узнать о населении, которое служит им источником информации. Тем не менее, они должны определять статистическую значимость. Запуск тестов перестановки практический способ получить это при работе с данными временного ряда.

Тест перестановки оценивает распределение населения. Получив эту информацию, специалист по данным может определить редкость наблюдаемых значений по отношению к совокупности. Тесты перестановок предоставляют выборку всех возможных перестановок без замены каких-либо значений.

Они также обладают высокой эффективностью даже при небольших размерах выборки. Таким образом, перестановочные тесты могут помочь людям определить, обнаружила ли их модель нейронной сети статистически значимый результат.

Эти тесты также могут помочь людям определить, насколько они могут доверять результатам модели. Точность измерения может быть чрезвычайно важна, в зависимости от использования модели. Люди должны быть полностью уверены в эффективности модели, прежде чем применять ее к медицинским диагнозам или решениям о финансировании.

Многие нейронные сети полагаются на модели черного ящика. Они невероятно точны в широком спектре приложений. Однако это обычно требуется работа, чтобы увидеть влияние предикторов на окончательные прогнозы.

Параметр, называемый важностью функции перестановки, предлагает способ обойти это препятствие. Он показывает специалистам по обработке и анализу данных, какие функции наборов данных обладают предсказательной силой, независимо от используемой модели.

Методы определения важности признаков в модели позволяют людям ранжировать предикторы на основе их относительной предсказательной силы. Случайные перестановки вступают в игру, показывая, вызывает ли перетасовка функций снижение точности прогноза.

Возможно, снижение качества минимально. Это указывает на то, что релевантная информация, связанная с исходным предиктором, не оказала существенного влияния на создание общего прогноза.

Люди могут продолжать ранжировать предикторы модели до тех пор, пока у них не будет набора значений, которые показывают какие функции важнее всего и наименее для создания точных прогнозов. Специалисты по обработке и анализу данных также могут использовать важность функций перестановки для отладки своих моделей и получения лучшего представления об общей производительности.

Хороший специалист по данным всегда должен изучить детали, которые дает модель их и подвергнуть сомнению соответствующие выводы. Многие профессионалы усвоили этот образ мышления в начальной школе в рамках учебных программ STEM. Перестановка является необходимым аспектом предсказаний нейронной сети, потому что она определяет, какую информацию модель предоставляет или не предоставляет. Знакомство с перестановками помогает специалистам по данным создавать и настраивать модели, которые их работодатели или клиенты хотят и ожидают.

Рассмотрим случай, когда компании нужна модель нейронной сети, связанная с тем, как клиенты нажимают на веб-сайты. Лицу, принимающему решения, может потребоваться информация о том, сколько клиентов выбирают определенные маршруты через сайт. Модель должна вычислять перестановки.

С другой стороны, кто-то, запрашивающий модель машинного обучения, может захотеть узнать о людях, посещающих определенные группы страниц на сайте. Такие идеи относятся к комбинациям, а не к перестановкам. Сужение точного определения того, какую информацию человек хочет получить от модели нейронной сети, помогает определить, какой тип использовать и в какой степени в ней учитываются перестановки.

Кроме того, нейронная сеть даст наилучшие результаты, когда набор обучающих данных содержит информацию, относящуюся к на вопросы, на которые люди хотят ответить. Инженеры по машинному обучению Google также работая над так называемым пермутационно-инвариантным Агенты нейронных сетей. Когда каждый из сенсорных нейронов агента получает входные данные из окружающей среды, он определяет значение и контекст в данный момент.

Это в отличие от принятия фиксированного значения. Исследования показывают, что агенты нейронных сетей, инвариантные к перестановкам, работают хорошо, даже если модели содержат избыточную или зашумленную информацию.

Это лишь несколько причин, по которым перестановка играет жизненно важную роль в обеспечении максимально возможной производительности нейронных сетей для данного приложения. Понимание влияния перестановки позволяет специалистам по данным создавать модели и работать с ними для получения лучших результатов.

Эйприл Миллер является главным редактором потребительских технологий в РеХак Журнал. У нее есть опыт создания качественного контента, который привлекает трафик к публикациям, с которыми я работаю.