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Une plongée approfondie dans le concept de réduction de dimensionnalité dans l'apprentissage automatique : qu'est-ce que la réduction de dimensionnalité ?
Une plongée approfondie dans le concept de réduction de dimensionnalité dans l'apprentissage automatique : qu'est-ce que la réduction de dimensionnalité ?
降维是一种通过优化机器学习模型的训练数据输入变量来减少模型训练成本的技术。在高维数据中，输入变量的数量可能非常庞大，降维的目的是尽可能地保留原始数据的可变性。通过降维，我们可以减少模型训练所需的计算资源，并在一定程度上提高模型的准确性。
在机器学习中，对于较少输入变量或低维度的数据，可以使用结构更简单、参数更少的机器学习模型进行处理。特别是在神经网络中，通过使用简单模型来降低数据的维数，可以实现很好的泛化效果，从而使模型更加可取。
降维的重要性
- 高维数据执行学习训练具有非常高的计算成本。而且通过高维数据训练的模型往往在训练数据上表现得相当好，但在测试时表现不佳。
- 降维消除了数据中不相关的特征或变量，可以帮助模型预测避免维度诅咒，同时还能保留数据中的相关特征，提高准确性。
- 减少数据的维度也使数据可视化更容易，节省训练时间和存储空间。
- 降维还可以通过消除多重共线性来帮助增强对机器学习模型参数的解释。
- 可以应用降维来缓解过拟合问题
- 降维可用于因子分析
- 降维可用于图像压缩
- 降维可将非线性数据转换为线性可分形式
- 降维可用于压缩神经网络架构
降维的组成部分
特征选择
这涉及尝试识别原始特征的子集，以尝试找到可以用来对问题进行建模的较小子集。
特征选择类型
- 递归特征消除
递归特征消除(RFE)方法的核心是不同机器学习算法本质上是RFE包装的，用于帮助选择特征。
从技术上讲，它是一种包装类型的特征选择算法，它在内部也使用了基于过滤器的特征选择。它的工作原理是从训练数据集中的特征开始寻找特征的子集，然后消除特征直到保留所需的数量。
- 遗传特征选择
遗传算法(GA)的灵感来自达尔文的自然选择理论，在该理论中，只有最适合的个体才能得到保存，模仿自然选择的力量来找到函数的最佳值。
由于变量在组中起作用，因此对于遗传算法，所选变量被视为一个整体。该算法不会针对目标单独对变量进行排名。
- 顺序前向选择
在顺序前向选择中，首先选择最好的单个特征。之后，它通过剩余特征之一与最佳特征形成特征对，再然后选择最佳对。接下来会看到使用这对最佳特征以及剩余特征之一形成的三重特征。这可以一直持续到选择了预定义数量的特征。
特征提取
特征提取涉及将原始原始数据集减少为可管理的组以进行处理。它最常使用文本和图像数据进行，提取和处理最重要的特征，而不是处理整个数据集。
降维的方法
主成分分析(PCA)
这是一种线性降维技术，它将一组相关特征“p”转换为较少数量的不相关特征“k”（k 线性判别分析(LDA) 这种技术按类别将训练实例分开。它识别输入变量的线性组合，从而优化类可分离性。它是一种有监督的机器学习算法。 广义判别分析(GDA) 此方法使用一个函数核心操作员。它将输入向量映射到高维特征空间。该方法旨在通过最大化类间散度与类内散度的比率来找到变量到低维空间的投影。 还有其他的降维方法，如t分布随机邻域嵌入(t-SNE)、因子分析(FA)、截断奇异值分解(SVD)、多维缩放(MDS）、等距映射(Isomap）、后向消除、前向选择等。 降维在自动编码器中是可逆的。这些本质上是常规的神经网络，中间有一个瓶颈层。例如，第一层可以有20个输入，中间层有10个神经元，最后一层有另外20个神经元。在训练这样一个网络时，基本上强制它把信息压缩到10个神经元，然后再解压缩，从而最大限度地减少最后一层的错误。 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!降维是可逆的吗？
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15 outils d'annotation d'images gratuits open source recommandés
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens
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.
