Caractéristiques clairsemées et fonctionnalités denses
Dans l'apprentissage automatique, les fonctionnalités font référence à des attributs ou caractéristiques mesurables et quantifiables d'un objet, d'une personne ou d'un phénomène. Les fonctionnalités peuvent être grossièrement divisées en deux catégories : les fonctionnalités clairsemées et les fonctionnalités denses.
Caractéristiques clairsemées
Les caractéristiques clairsemées sont les caractéristiques qui apparaissent de manière discontinue dans l'ensemble de données et dont la plupart de leurs valeurs sont nulles. Des exemples de fonctionnalités clairsemées incluent la présence ou l'absence de mots spécifiques dans un document texte ou l'occurrence d'éléments spécifiques dans un ensemble de données de transaction. On les appelle caractéristiques clairsemées car elles ont peu de valeurs non nulles dans l'ensemble de données et la plupart des valeurs sont nulles.
Les fonctionnalités clairsemées sont courantes dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) et de recommandation, où les données sont souvent représentées sous forme de matrices clairsemées. Travailler avec des fonctionnalités clairsemées peut être plus difficile car elles ont souvent de nombreuses valeurs nulles ou proches de zéro, ce qui les rend coûteuses en termes de calcul et ralentit le processus de formation. Les fonctionnalités clairsemées sont efficaces lorsque l’espace des fonctionnalités est grand et que la plupart des fonctionnalités ne sont pas pertinentes ou redondantes. Dans ces cas, les fonctionnalités éparses contribuent à réduire la dimensionnalité des données, permettant une formation et une inférence plus rapides et plus efficaces.
Caractéristiques denses
Les fonctionnalités denses sont les fonctionnalités qui apparaissent fréquemment ou régulièrement dans un ensemble de données, et la plupart des valeurs sont différentes de zéro. Des exemples de caractéristiques denses incluent l'âge, le sexe et le revenu des individus dans un ensemble de données démographiques. On les appelle caractéristiques denses car elles ont de nombreuses valeurs non nulles dans l'ensemble de données.
Les fonctionnalités denses sont courantes dans la reconnaissance d'images et de parole, où les données sont souvent représentées sous forme de vecteurs denses. Les fonctionnalités denses sont généralement plus faciles à gérer car elles ont une densité plus élevée de valeurs non nulles, et la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour gérer des vecteurs de fonctionnalités denses. Les fonctionnalités denses peuvent être plus adaptées lorsque l’espace des fonctionnalités est relativement petit et que chaque fonctionnalité est importante pour la tâche à accomplir.
Différence
La différence entre les entités clairsemées et les entités denses réside dans la distribution de leurs valeurs dans l'ensemble de données. Les fonctionnalités clairsemées ont peu de valeurs non nulles, tandis que les fonctionnalités denses ont de nombreuses valeurs non nulles. Cette différence de distribution a des implications pour les algorithmes d'apprentissage automatique, car les algorithmes peuvent fonctionner différemment sur les fonctionnalités clairsemées et sur les fonctionnalités denses.
Sélection d'algorithme
Maintenant que nous connaissons les types de caractéristiques d'un ensemble de données donné, quel algorithme devons-nous utiliser si l'ensemble de données contient des caractéristiques clairsemées ou si l'ensemble de données contient des caractéristiques denses ?
Certains algorithmes sont mieux adaptés aux données clairsemées, tandis que d'autres sont mieux adaptés aux données denses.
- Pour les données clairsemées, les algorithmes populaires incluent la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM) et les arbres de décision.
- Pour les données denses, les algorithmes populaires incluent les réseaux de neurones, tels que les réseaux de rétroaction et les réseaux de neurones convolutifs.
Mais il convient de noter que le choix de l'algorithme dépend non seulement de la rareté ou de la densité des données, mais également d'autres facteurs tels que la taille de l'ensemble de données, le type de fonctionnalité, la complexité du problème, etc. essayer différents algorithmes et comparer leurs performances sur un problème donné.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ : défis et solutions courants
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
IA explicable : Expliquer les modèles IA/ML complexes
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Traducteur | Revu par Li Rui | Chonglou Les modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) deviennent aujourd'hui de plus en plus complexes, et le résultat produit par ces modèles est une boîte noire – impossible à expliquer aux parties prenantes. L'IA explicable (XAI) vise à résoudre ce problème en permettant aux parties prenantes de comprendre comment fonctionnent ces modèles, en s'assurant qu'elles comprennent comment ces modèles prennent réellement des décisions et en garantissant la transparence des systèmes d'IA, la confiance et la responsabilité pour résoudre ce problème. Cet article explore diverses techniques d'intelligence artificielle explicable (XAI) pour illustrer leurs principes sous-jacents. Plusieurs raisons pour lesquelles l’IA explicable est cruciale Confiance et transparence : pour que les systèmes d’IA soient largement acceptés et fiables, les utilisateurs doivent comprendre comment les décisions sont prises
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
Algorithme de détection amélioré : pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection
Apprentissage automatique en C++ : un guide pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique courants en C++
Jun 03, 2024 pm 07:33 PM
En C++, la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique comprend : Régression linéaire : utilisée pour prédire des variables continues. Les étapes comprennent le chargement des données, le calcul des poids et des biais, la mise à jour des paramètres et la prédiction. Régression logistique : utilisée pour prédire des variables discrètes. Le processus est similaire à la régression linéaire, mais utilise la fonction sigmoïde pour la prédiction. Machine à vecteurs de support : un puissant algorithme de classification et de régression qui implique le calcul de vecteurs de support et la prédiction d'étiquettes.
