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11 visualisations avancées pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique
11 visualisations avancées pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique
La visualisation est un outil puissant pour communiquer des modèles et des relations de données complexes de manière intuitive et compréhensible. Ils jouent un rôle essentiel dans l’analyse des données, fournissant des informations souvent difficiles à discerner à partir de données brutes ou de représentations numériques traditionnelles.
La visualisation est cruciale pour comprendre les modèles et les relations de données complexes. Nous présenterons les 11 graphiques les plus importants et incontournables qui aident à révéler les informations contenues dans les données et à rendre les données complexes plus compréhensibles et significatives.
1. KS Plot
KS Plot est utilisé pour évaluer les différences de distribution. L'idée principale est de mesurer la distance maximale entre les fonctions de distribution cumulatives (CDF) de deux distributions. Plus la distance maximale est petite, plus ils appartiennent probablement à la même distribution. Il est donc principalement interprété comme un « test statistique » pour déterminer la différence de distribution, plutôt que comme un « tracé ».
2. SHAP Plot
SHAP Plot résume l'importance des fonctionnalités pour la prédiction du modèle en considérant les interactions/dépendances entre les fonctionnalités. Utile pour déterminer comment différentes valeurs (faibles ou élevées) d'une fonctionnalité affectent la sortie globale.
3, Courbe ROC
La courbe ROC décrit le compromis entre le taux de vrais positifs (bonnes performances) et le taux de faux positifs (mauvaises performances) à travers différents seuils de classification. Il montre le compromis entre la sensibilité (True Positive Rate, TPR) et la spécificité (True Negative Rate, TNR) du classificateur à différents seuils.
La courbe ROC est un outil couramment utilisé, particulièrement adapté à l'évaluation des performances des tests de diagnostic médical, des classificateurs d'apprentissage automatique, des modèles de risque, etc. En analysant les courbes ROC et en calculant l'AUC, vous pouvez mieux comprendre les performances de votre classificateur, sélectionner les seuils appropriés et comparer les performances entre différents modèles.
4. Courbe de rappel de précision
La courbe de rappel de précision (précision-rappel) est un autre outil important pour évaluer les performances des modèles de classification, particulièrement adapté aux distributions de classes déséquilibrées Problème dans lequel le nombre de les échantillons de classe positifs et négatifs sont très différents. Cette courbe se concentre sur la précision des prédictions du modèle dans la catégorie positive et sur sa capacité à trouver tous les vrais exemples positifs. Il décrit le compromis entre précision et rappel entre différents seuils de classification.
5, QQ Plot
QQ Plot (Quantile-Quantile Plot, quantile-quantile plot) est une méthode utilisée pour comparer si les distributions quantiles de deux ensembles de données sont similaires. Il est souvent utilisé pour vérifier si un ensemble de données est conforme à une distribution théorique spécifique, telle que la distribution normale.
Il évalue la similarité de distribution entre les données observées et la distribution théorique. Les quantiles des deux distributions sont tracés. Un écart par rapport à une ligne droite représente un écart par rapport à la distribution supposée.
QQ Plot est un outil intuitif qui peut être utilisé pour examiner la distribution des données, en particulier dans la modélisation statistique et l'analyse des données. En observant la position des points sur le tracé QQ, vous pouvez comprendre si les données sont conformes à une certaine distribution théorique ou s'il existe des valeurs aberrantes ou des écarts.
6. Le tracé de la variance expliquée cumulative
Le tracé de la variance expliquée cumulative (tracé de la variance expliquée cumulative) est un graphique couramment utilisé dans les techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales (ACP) pour aider à expliquer les données à inclure. informations sur la variance et choisissez les dimensions appropriées pour représenter les données.
Les data scientists et les analystes choisiront le nombre approprié de composantes principales en fonction des informations contenues dans le diagramme de variance expliquée cumulative afin que les caractéristiques des données puissent toujours être représentées efficacement après la réduction de la dimensionnalité. Cela permet de réduire les dimensions des données, d'améliorer l'efficacité de la formation des modèles et de conserver suffisamment d'informations pour permettre la réussite des tâches.
7. Elbow Curve
Elbow Curve est un outil de visualisation utilisé pour aider à déterminer le nombre optimal de clusters (nombre de clusters) dans le clustering K-Means. K-Means est un algorithme d'apprentissage non supervisé couramment utilisé pour classer les points de données en différents clusters ou groupes. Elbow Curve aide à trouver le bon nombre de clusters pour représenter au mieux la structure de vos données.
Elbow Curve est un outil couramment utilisé pour aider à sélectionner le nombre optimal de clusters dans le clustering K-Means. Les points au coude représentent le nombre idéal de clusters. Cela capture mieux la structure et les modèles sous-jacents des données.
8, Silhouette Curve
Silhouette Curve (courbe de coefficient de silhouette) est un outil visuel utilisé pour évaluer la qualité du clustering et est souvent utilisé pour aider à sélectionner le nombre optimal de clusters. Le coefficient de silhouette est une mesure de la similarité des points de données au sein des clusters et de la séparation des points de données entre les clusters dans le clustering.
Silhouette Curve est un outil puissant utilisé pour aider à sélectionner le nombre optimal de clusters afin de garantir que le modèle de clustering peut capturer efficacement la structure et les modèles intrinsèques des données. Les courbes coudées sont généralement inefficaces lorsqu’il existe de nombreux clusters. Silhouette Curve est un meilleur choix.
9, Gini-Impurity et Entropy
Gini Impurity et Entropy sont deux indicateurs couramment utilisés dans les algorithmes d'apprentissage automatique tels que les arbres de décision et les forêts aléatoires. Évaluez l'impureté des données et sélectionnez les propriétés de fractionnement optimales. Ils sont tous deux utilisés pour mesurer la quantité de fouillis dans un ensemble de données afin d'aider les arbres de décision à choisir comment diviser les données.
Ils sont utilisés pour mesurer l'impureté ou le désordre d'un nœud ou d'une scission dans un arbre de décision. La figure ci-dessus compare l'impureté et l'entropie de Gini à différentes divisions, ce qui peut donner un aperçu des compromis entre ces mesures.
Les deux sont des indicateurs valables pour la sélection de fractionnement de nœuds dans les algorithmes d'apprentissage automatique tels que les arbres de décision, mais celui à choisir dépend du problème spécifique et des caractéristiques des données.
10, Compromis biais-variance
Le compromis biais-variance (compromis biais-variance) est un concept important dans l'apprentissage automatique, utilisé pour expliquer la différence entre les performances prédictives et la capacité de généralisation du modèle équilibre.
Il existe un compromis entre biais et variance. Lors de la formation d'un modèle d'apprentissage automatique, l'augmentation de la complexité du modèle diminue généralement le biais mais augmente la variance, tandis que la diminution de la complexité du modèle diminue la variance mais augmente le biais. Par conséquent, il existe un compromis où le modèle est à la fois capable de capturer des modèles dans les données (réduction du biais) et de montrer des prédictions stables sur différentes données (réduction de la variance).
Comprendre le compromis biais-variance aide les praticiens de l'apprentissage automatique à mieux créer et ajuster des modèles pour obtenir de meilleures performances et de meilleures capacités de généralisation. Il met en évidence la relation entre la complexité du modèle et la taille de l'ensemble de données, ainsi que la manière d'éviter le sous-apprentissage et le surapprentissage.
11. Tracés de dépendances partielles :
Les tracés de dépendances partielles (tracés de dépendances partielles) sont un outil pour visualiser et expliquer les modèles d'apprentissage automatique, particulièrement utiles pour comprendre l'impact des caractéristiques individuelles sur les prédictions du modèle. Ces graphiques aident à révéler la relation entre les fonctionnalités et les variables cibles pour mieux comprendre le comportement et les décisions du modèle.
Les tracés de dépendances partielles sont souvent utilisés avec des outils et des techniques d'interprétation, tels que les valeurs SHAP, LIME, etc., pour aider à expliquer les prédictions des modèles d'apprentissage automatique en boîte noire. Ils fournissent une visualisation qui permet aux data scientists et aux analystes de comprendre plus facilement les relations entre les décisions et les fonctionnalités d'un modèle.
Résumé
Ces graphiques couvrent les outils et concepts de visualisation couramment utilisés dans les domaines de l'analyse des données et de l'apprentissage automatique, qui aident à évaluer et à expliquer les performances du modèle, à comprendre la distribution des données et à sélectionner les meilleurs paramètres et modèles. Complexité, et l'impact des fonctionnalités d'insight sur les prédictions.
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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
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
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
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.
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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,
