Tầm Quan Trọng Của Hoán Vị Trong Dự Đoán Mạng Thần Kinh

Hoán vị có thể xác định ý nghĩa thống kê

Các nhà khoa học dữ liệu thường thấy mình trong trường hợp họ cần tìm hiểu thêm về dân số đóng vai trò là nguồn thông tin của họ. Tuy nhiên, họ phải xác định ý nghĩa thống kê. Chạy thử nghiệm hoán vị là một cách thiết thực để có được nó khi làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian. 

Một thử nghiệm hoán vị ước tính sự phân bố dân số. Sau khi nhận được thông tin đó, một nhà khoa học dữ liệu có thể xác định mức độ hiếm của các giá trị quan sát được so với dân số. Các phép thử hoán vị cung cấp một mẫu của tất cả các hoán vị có thể mà không thay thế bất kỳ giá trị nào. 

Chúng cũng có hiệu quả cao, ngay cả với cỡ mẫu nhỏ. Do đó, các bài kiểm tra hoán vị có thể giúp mọi người xác định xem mô hình mạng thần kinh của họ có phát hiện ra một phát hiện có ý nghĩa thống kê hay không. 

Những thử nghiệm này cũng có thể giúp mọi người xác định mức độ họ có thể tin tưởng vào kết quả của một mô hình. Đo độ chính xác có thể cực kỳ quan trọng, tùy thuộc vào việc sử dụng mô hình. Mọi người phải có độ tin cậy cao vào hoạt động của một mô hình trước khi áp dụng nó vào các chẩn đoán y tế hoặc các quyết định tài chính. 

Hoán vị có thể hiển thị yếu tố tính năng tập dữ liệu nào thành dự đoán hữu ích

Nhiều mạng thần kinh dựa trên các mô hình hộp đen. Chúng cực kỳ chính xác trong nhiều ứng dụng.

Tuy nhiên, thường phải làm việc để xem tác động của các yếu tố dự đoán đối với các dự đoán cuối cùng. 

Một tùy chọn được gọi là tầm quan trọng của tính năng hoán vị cung cấp một cách để vượt qua trở ngại đó. Nó cho các nhà khoa học dữ liệu thấy các tính năng của tập dữ liệu nào có khả năng dự đoán, bất kể mô hình được sử dụng. 

Các kỹ thuật xác định tầm quan trọng của tính năng trong một mô hình cho phép mọi người xếp hạng các yếu tố dự đoán dựa trên khả năng dự đoán tương đối của chúng. Hoán vị ngẫu nhiên phát huy tác dụng bằng cách cho biết liệu việc xáo trộn các tính năng có làm giảm độ chính xác của dự đoán hay không. 

Có lẽ việc giảm chất lượng là tối thiểu. Điều đó cho thấy thông tin liên quan được liên kết với công cụ dự đoán ban đầu không có tác động lớn trong việc tạo ra dự đoán tổng thể. 

Mọi người có thể tiếp tục xếp hạng các công cụ dự đoán mô hình cho đến khi họ có một tập hợp các giá trị cho biết tính năng nào quan trọng nhất và ít nhất để tạo dự đoán chính xác. Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể sử dụng tầm quan trọng của tính năng hoán vị để gỡ lỗi mô hình của họ và hiểu rõ hơn về hiệu suất tổng thể. 

Hoán vị ảnh hưởng đến kiến thức mà mô hình cung cấp

Một nhà khoa học dữ liệu giỏi phải luôn khám phá các chi tiết mà một mô hình cung cấp cho họ và đặt câu hỏi về các kết luận liên quan. Nhiều chuyên gia đã học được tư duy đó ở trường tiểu học trong chương trình giảng dạy STEM. Hoán vị là một khía cạnh cần thiết của dự đoán mạng thần kinh vì nó định hình thông tin mà mô hình cung cấp hoặc không cung cấp. Sự quen thuộc với các hoán vị giúp các nhà khoa học dữ liệu xây dựng và điều chỉnh các mô hình mà nhà tuyển dụng hoặc khách hàng của họ mong muốn và mong đợi. 

Hãy xem xét trường hợp một công ty cần một mô hình mạng thần kinh liên quan đến cách khách hàng nhấp qua các trang web. Người ra quyết định có thể muốn thông tin về số lượng khách hàng đi theo các tuyến đường cụ thể thông qua một trang web. Mô hình phải tính toán hoán vị. 

Mặt khác, ai đó yêu cầu mô hình học máy có thể muốn biết về những người truy cập các nhóm trang nhất định trên trang web. Những hiểu biết như vậy liên quan đến sự kết hợp hơn là hoán vị. Thu hẹp chính xác thông tin mà một người muốn từ mô hình mạng thần kinh giúp xác định loại sẽ sử dụng và mức độ ảnh hưởng của hoán vị trong đó. 

Ngoài ra, mạng nơ-ron sẽ cho kết quả tốt nhất khi tập dữ liệu huấn luyện chứa thông tin liên quan đến câu hỏi mà mọi người muốn trả lời. Các kỹ sư máy học của Google cũng đang làm việc trên cái gọi là tác nhân mạng nơ-ron hoán vị-bất biến . Khi mỗi tế bào thần kinh cảm giác của một tác nhân nhận được thông tin đầu vào từ môi trường, nó sẽ tìm ra ý nghĩa và bối cảnh tại thời điểm đó. 

Điều đó trái ngược với việc giả định một ý nghĩa cố định. Nghiên cứu chỉ ra rằng các tác nhân mạng thần kinh bất biến hoán vị hoạt động tốt ngay cả khi các mô hình có thông tin dư thừa hoặc nhiễu. 

Vấn đề hoán vị cho độ chính xác và mức độ phù hợp của mạng nơ-ron

Đây chỉ là một vài lý do tại sao hoán vị đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các mạng thần kinh thể hiện hiệu suất tốt nhất có thể cho ứng dụng nhất định. Hiểu tác động của hoán vị cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng và làm việc với các mô hình để có kết quả tốt hơn.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề:

1. Lộ Trình Học Machine Learning Dành Cho Người Mới Bắt Đầu
2. 3 Khóa Học Học Máy Machine Learning Cho Người Mới Bắt Đầu Tốt Nhất
3. 9 Dự án Máy học (Machine Learning) bạn sẽ được thuê