Neuronales Netz und FDEHallo,
Wir haben mit einem Kunden Kontakt aufgenommen, der JMP Pro für neuronale Netze und FDE evaluieren wird. Er hatte sehr präzise Fragen wie
1) Neuronales Netzwerk: 1a) Vergleich von JMP Pro mit Keras und Tensorflow. 1b) können wir Verbindungen zwischen Knoten / Schichten ändern 1c) ist Bootstrap Forest verfügbar (zusätzlich zum Boosten) 1d) können wir Unsicherheiten quantifizieren.
2) FDE: 2a) Gibt es eine Spline-Regression, 2b) Wie funktioniert die Dimensionsreduktion in FDE, 2c) FPCA-Clustering
Als Kommentar ist er Mathematiker ...
Danke für die Hilfe.
Emmanuel
Betreff: Neuronale Netze und FDEHallo Emmanuel,
Einige davon sind große Fragen. Ich bin kein Experte in all dem. Aber hier gehts...
1a. Ich kenne diese Tools nicht gut, aber ich denke, Sie sollten sie nicht mit JMP Pro vergleichen. Keras und Tensorflow sind spezialisierte Tools für NNs. NNs in JMP ist nur eine Plattform in einem allgemeinen statistischen Discovery-Tool für Wissenschaftler und Ingenieure.
1b. Möchten sie die Möglichkeit haben, einzelne Verbindungen zwischen Knoten zu bearbeiten? Ich frage mich, warum sie das tun wollen. Nein, ich glaube nicht, dass das nicht möglich wäre. Wenn sie einen bestimmten "Pfad" dafür definieren möchten, wie Prädiktoren verbunden werden sollen, klingt das eher nach SEM.
1c. Ich bin mir nicht sicher, was sie bedeuten. Ein Bootstrap-Wald von NNs? Sie könnten verschiedene NN-Modelle speichern und sie dann mit BF als Prädiktoren aggregieren. Ich denke, Sie müssen nach mehr Details fragen. Warum wollen sie das tun?
1d. Sie können Punktvorhersagen von einem NN booten, um Konfidenzintervalle um diese Vorhersage herum zu generieren, aber ich glaube nicht, dass es eine gute Möglichkeit gibt, Gesamtunsicherheitsintervalle zu konstruieren.
2a. Mir ist nicht klar, was sie fragen. Die Spline-Anpassung ist Teil des FDE-Prozesses. Sie müssen nach weiteren Details fragen, was sie mit der Spline-Regression tun wollen.
2b. Wie lange hast du 
? Ich würde nach einer der Präsentationen von Chris Gotwalt und/oder Ryan Parker suchen, um die statistischen Details zur Dimensionsreduktion zu erhalten.
2c. Sie können die FPCs auswerten und die Clustering-Plattformen verwenden. Ich gehe davon aus, dass sie Cluster ähnlicher Funktionen finden möchten. Ja, kein Problem. Sie können dies tun.
Das klingt für mich wie jemand, der nach Ausreden sucht, warum JMP Pro für ihn nicht funktioniert und er bei dem vorhandenen Toolset bleiben muss, das ihm gefällt. Ich könnte mich irren, aber ich würde vorsichtig sein, wenn ich zu viel Zeit dafür investiere.
Betreff: Neuronale Netze und FDEIch hasse es, derjenige zu sein, der das sagt, aber sie brauchen nur RTFM (lesen Sie das verdammte Handbuch ...). Viele der Fragen werden in den Statistikabschnitten der Dokumente behandelt. Chris G. hat auch ein Whitepaper (verfügbar in der Community) darüber erstellt, was unser NN macht. Es mag ein wenig veraltet sein, aber ich denke, die Grundlagen sind immer noch solide.
Ich würde also nur sagen: "Schauen Sie sich die Dokumentation an, sie ist online und vollständig durchsuchbar. Es gibt ein großartiges Whitepaper von unserem Chief Data Scientist über die Community – hier ist der Link. Schauen Sie sich diese an und lassen Sie es mich wissen, wenn Sie Fragen haben, die sie nicht beantworten."
Beste,
M
Betreff: Neuronale Netze und FDEKeras ist ein Python-Wrapper auf hoher Ebene für TensorFlow. Es gibt Deep-Learning-NN-Funktionen in TensorFlow, die JMP nicht hat, aber ich glaube, dass es Überschneidungen gibt. Meine Erfahrung mit TensorFlow war während eines Projekts, bei dem wir ein vortrainiertes neuronales Faltungsnetz (CNN) verwendeten, um Fehler in Fertigungsteilen automatisch anhand von Bildern zu identifizieren. Selbst wenn JMP CNN-Funktionen hätte, wären wir meiner Meinung nach nicht in der Lage gewesen, schnell genug Ergebnisse für die Echtzeitüberwachung zu erhalten, die wir mit TensorFlow erreichten. Ich persönlich glaube nicht, dass wir auf diesem Niveau konkurrieren müssen. Ich habe vor kurzem mit einigen Datenwissenschaftlern interagiert, die Keras für NN-Modelle verwenden, von denen sie glauben, dass sie in JMP generiert werden könnten. Sie mögen es, wie schnell es ist, ein Modell in JMP im Vergleich zu Skripten in Python zu generieren. Sie mögen auch die Idee, dass Personen ohne datenwissenschaftliche und Skripterkenntnisse an Modellierungsbemühungen teilnehmen können. Ich glaube, hier können wir konkurrieren und gewinnen.
Betreff: Neuronale Netze und FDEHallo Mike, ich entschuldige mich, da ich diese wertvolle Ressource verpasst habe. Gilt das noch seit Version 9? oder gibt es irgendwelche Änderungen/Verbesserungen sinve v16 ?Vielen Dank. Emmanuel
Betreff: Neuronale Netze und FDEDas könnte ich mir vorstellen. Ich kann mich an keine großen Veränderungen in den letzten Jahren erinnern.
M
Betreff: Neuronale Netze und FDEgrosses Dankeschön.
