Pomen permutacije pri napovedih nevronske mreže

Slika urednika
 

Permutacije predstavljajo vsakega od možnih načinov za razporeditev skupin stvari ali števil. Permutacija je pomembna v disciplinah, osredotočenih na matematiko, kot je statistika, vendar vpliva tudi na napovedi, ki jih naredijo nevronske mreže. Tukaj je podrobnejši pogled. 

Podatkovni znanstveniki se pogosto znajdejo v primerih, ko morajo izvedeti več o populaciji, ki jim služi kot vir informacij. Kljub temu morajo določiti statistično pomembnost. Izvajanje permutacijskih testov je praktičen način, da ga dobite pri delu s podatki časovne vrste. 

Permutacijski test oceni porazdelitev populacije. Po pridobitvi teh informacij lahko podatkovni znanstvenik določi redkost opazovanih vrednosti glede na populacijo. Permutacijski testi zagotavljajo vzorec vseh možnih permutacij brez zamenjave vrednosti. 

Imajo tudi visoko učinkovitost, tudi pri majhnih velikostih vzorcev. Tako lahko permutacijski testi ljudem pomagajo ugotoviti, ali je njihov model nevronske mreže odkril statistično pomembno ugotovitev. 

Ti testi lahko tudi pomagajo ljudem ugotoviti, koliko lahko zaupajo rezultatom modela. Natančnost merjenja je lahko izjemno pomembna, odvisno od uporabe modela. Ljudje morajo imeti visoko zaupanje v uspešnost modela, preden ga uporabijo pri zdravstvenih diagnozah ali odločitvah o financiranju. 

Veliko nevronskih mrež temelji na modelih črne skrinjice. So neverjetno natančni v številnih aplikacijah. Vendar pa je običajno zahteva delo, da se vidi učinek napovedovalcev o končnih napovedih. 

Možnost, imenovana pomembnost značilnosti permutacije, ponuja način, kako zaobiti to oviro. Podatkovnim znanstvenikom pokaže, katere funkcije nabora podatkov imajo napovedno moč, ne glede na uporabljeni model. 

Tehnike za določanje pomembnosti značilnosti v modelu omogočajo ljudem, da napovedovalce razvrstijo na podlagi njihove relativne napovedne moči. Naključne permutacije pridejo v poštev tako, da pokažejo, ali premeščanje funkcij povzroči zmanjšanje natančnosti napovedi. 

Morda je zmanjšanje kakovosti minimalno. To pomeni, da ustrezne informacije, povezane s prvotnim napovedovalcem, niso imele velikega vpliva na ustvarjanje splošne napovedi. 

Ljudje lahko nadaljujejo z razvrščanjem napovednikov modela, dokler nimajo zbirke prikazanih vrednosti katere lastnosti so najpomembnejše in najmanj za ustvarjanje natančnih napovedi. Podatkovni znanstveniki lahko uporabijo tudi pomembnost funkcije permutacije za odpravljanje napak v svojih modelih in boljši vpogled v splošno delovanje. 

Dober podatkovni znanstvenik mora vedno raziščite podrobnosti, ki jih daje model in dvomijo v povezane sklepe. Mnogi strokovnjaki so se tega načina razmišljanja naučili v osnovni šoli v okviru učnih načrtov STEM. Permutacija je nujen vidik napovedi nevronske mreže, ker oblikuje, katere informacije model ponuja ali ne. Poznavanje permutacije pomaga podatkovnim znanstvenikom zgraditi in prilagoditi modele, ki jih njihovi delodajalci ali stranke želijo in pričakujejo. 

Razmislite o primeru, ko podjetje potrebuje model nevronske mreže, povezan s tem, kako stranke klikajo po spletnih mestih. Odločevalec bo morda želel informacijo o tem, koliko strank uporablja določene poti prek spletnega mesta. Model mora izračunati permutacije. 

Po drugi strani pa bi nekdo, ki zahteva model strojnega učenja, morda želel vedeti o ljudeh, ki obiskujejo določene skupine strani na spletnem mestu. Takšni vpogledi se nanašajo na kombinacije in ne na permutacije. Natančno zoženje informacij, katere informacije oseba želi od modela nevronske mreže, pomaga določiti vrsto, ki jo je treba uporabiti, in v kolikšni meri so permutacije vključene v to. 

Poleg tega bo nevronska mreža dala najboljše rezultate, ko nabor podatkov o usposabljanju vsebuje pomembne informacije na vprašanja, na katera ljudje želijo odgovoriti. Tudi Googlovi inženirji strojnega učenja so delajo na tako imenovani permutacijski invariantni agenti nevronske mreže. Ko vsak senzorični nevron agenta prejme vnos iz okolja, ugotovi pomen in kontekst v tem trenutku. 

To je v nasprotju s prevzemanjem fiksnega pomena. Raziskave kažejo, da permutacijsko invariantni agenti nevronske mreže delujejo dobro, tudi če imajo modeli odvečne ali šumne informacije. 

To je le nekaj razlogov, zakaj igra permutacija ključno vlogo pri omogočanju nevronskim mrežam, da pokažejo najboljšo možno zmogljivost za dano aplikacijo. Razumevanje vplivov permutacije omogoča podatkovnim znanstvenikom, da gradijo modele in delajo z njimi, da dobijo boljše rezultate.
 
 
April Miller je glavni urednik potrošniške tehnologije pri Rehack Revija. Ima izkušnje z ustvarjanjem kakovostne vsebine, ki usmerja promet k publikacijam, s katerimi delam.
 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: 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