Panoramica
- Un pasante de Google ha sido pionero en un enfoque que utiliza tSNE para visualizar conjuntos de datos de alta dimensione"Dimensione" È un termine che viene utilizzato in varie discipline, come la fisica, Matematica e filosofia. Si riferisce alla misura in cui un oggetto o un fenomeno può essere analizzato o descritto. In fisica, ad esempio, Si parla di dimensioni spaziali e temporali, mentre in matematica può riferirsi al numero di coordinate necessarie per rappresentare uno spazio. Comprenderlo è fondamentale per lo studio e....
- Questo metodo genera grafici più velocemente di qualsiasi altro creato prima, E può essere aperto nel tuo browser web!!
- È stato creato e open source nella famiglia TensorFlow.js
introduzione
Trattare con dati ad alta dimensionalità è sempre stata una grande sfida per i data scientist. Dovresti cercare caratteristiche nascoste esplorando il vasto terreno del set di dati (soprattutto) sconosciuto, contenente centinaia, si non centinaia, di variabili. Come diavolo inizi??
Per far fronte a questo, È stato creato l'algoritmo tSNE. Di sicuro hai ancora la PCA di cui puoi trarre vantaggio, ma quando hai un set di dati MASSIVE e vuoi cercare un modello in stile non lineare (un metodo più avanzato), tSNE ha dimostrato di essere più efficace. Mappa set di dati multidimensionali in due o più dimensioni. Riduce anche il numero di pacchi che devi generare quando si tratta di un gran numero di dimensioni.
Se sei nuovo su tSNE o hai bisogno di un aggiornamento, vedere questa guida che spiega in modo esauriente questo meraviglioso concetto.
Ma uno dei limiti di tSNE è che è computazionalmente molto complesso. Anche quando è destinato a grandi set di dati, questa restrizione ti ha limitato a set di dati relativamente piccoli. Quindi, uno stagista di Google ha deciso di sperimentare un approccio innovativo per massimizzare l'uso di tSNE. Su método se basa en gran misuraIl "misura" È un concetto fondamentale in diverse discipline, che si riferisce al processo di quantificazione delle caratteristiche o delle grandezze degli oggetti, fenomeni o situazioni. In matematica, Utilizzato per determinare le lunghezze, Aree e volumi, mentre nelle scienze sociali può riferirsi alla valutazione di variabili qualitative e quantitative. L'accuratezza della misurazione è fondamentale per ottenere risultati affidabili e validi in qualsiasi ricerca o applicazione pratica.... en el hardware gráfico moderno.
Questo nuovo approccio genera intarsi molto più velocemente di qualsiasi altra tecnica in questo spazio.. Ma ciò che spicca davvero è che può essere eseguito in un browser web!! Come chiedi?? È qui che viene alla ribalta TensorFlow.js. Il metodo di Google sfrutta le capacità della GPU tramite WebGL, un'API JavaScript utilizzata per il rendering di grafica 2D e 3D in qualsiasi browser. Dai un'occhiata alla nostra copertura TensorFlow.js qui.
Il gruppo, guidato da stagista, successivamente ha testato il suo approccio sul popolare set di dati di immagini scritte a mano MNIST. Cosa bevevo 15 i minuti da calcolare ora possono essere eseguiti in tempo reale e nel browser Web stesso. Parliamo di progresso!
L'immagine sopra offre una panoramica di questo approccio.. L'ho riassunto qui sotto, tomando un extractoEl extracto es una sustancia obtenida mediante la concentración de compuestos de origen vegetal, animal o mineral. Se utiliza en diversas aplicaciones, como la industria alimentaria, farmacéutica y cosmética. Los extractos pueden presentarse en forma líquida, en polvo o como tinturas, y su producción implica técnicas como la maceración, la destilación o la extracción con solventes. Su uso permite aprovechar las propiedades beneficiosas de los ingredientes originales de manera más... de su trabajo de investigación:
- Prima immagine: la minimizzazione della funzione obiettivo è calcolata in tempo lineare utilizzando un campo scalare
- Seconda foto: e un campo vettoriale bidimensionale
- Terza e quarta immagine: I campi vengono calcolati sulla GPU attraverso la proiezione di core opportunamente progettati utilizzando la funzione di unione additiva della moderna pipeline di rendering. El resto de la reducción al mínimo se trata como una canalización de cálculo de tensorLos tensores son estructuras matemáticas que generalizan conceptos como scalars y vectores. Se utilizan en diversas disciplinas, incluyendo física, ingeniería y aprendizaje automático, para representar datos multidimensionales. Un tensor puede ser visualizado como una matriz de múltiples dimensiones, lo que permite modelar relaciones complejas entre diferentes variables. Su versatilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de información los convierten en herramientas fundamentales en el análisis y procesamiento de datos.... que se calcula en la GPU a través de TensorFlow.js
Ho elencato alcune risorse di seguito, Ti incoraggio a consultare per acquisire una profonda comprensione di questo approccio:
La nostra opinione su questo
Se hai mai avuto a che fare con set di dati ad alta dimensionalità, potresti già essere sulla buona strada per utilizzare questo approccio. Questo approccio tSNE potrebbe essere un vero punto di svolta per le istituzioni che si occupano di grandi set di dati e non hanno molto tempo a disposizione..
Uno di (pochi) limitazioni oggi è la sua capacità di generare solo visualizzazioni 2D (non funziona ancora con il 3D). Ma non lo vedo come un ostacolo, poiché la maggior parte delle visualizzazioni con cui lavorano i data scientist sono nello spazio 2D (a meno che tu non stia lavorando con dati geospaziali).
“Open Source di Google” è diventata una frase molto usata in questi giorni. Mi piace che aprano costantemente i risultati della loro ricerca a beneficio della più ampia comunità di ML.. Fatemi sapere cosa ne pensate di questa tecnica nella sezione commenti qui sotto..
