Neuronales Netzwerk und FDEHallo,
Wir haben mit einem Kunden Kontakt aufgenommen, der JMP Pro für neuronale Netzwerke und FDE evaluieren wird. Er hatte sehr präzise Fragen wie z
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 Boosting)? 1d) Können wir Unsicherheiten quantifizieren?
2) FDE: 2a) Gibt es eine Spline-Regression, 2b) wie funktioniert die Dimensionsreduzierung in FDE, 2c) FPCA-Clustering
Als Kommentar ist er Mathematiker ...
Danke für die Hilfe.
Emmanuel
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEgrosses Dankeschön.
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEDas würde ich mir vorstellen. Ich kann mich an keine größeren Veränderungen in den letzten Jahren erinnern.
M
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEHallo Mike, es tut mir leid, dass ich diese wertvolle Ressource verpasst habe. Gilt das seit Version 9 noch? Oder gibt es seit Version 16 Änderungen/Verbesserungen?Danke schön. Emmanuel
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEKeras ist ein High-Level-Python-Wrapper für TensorFlow. Es gibt Deep-Learning-NN-Funktionen in TensorFlow, über die JMP nicht verfügt, aber ich glaube, dass es Überschneidungen gibt. Ich habe TensorFlow während eines Projekts kennengelernt, bei dem wir ein vortrainiertes Convolutional Neural Net (CNN) verwendeten, um Fehler in Fertigungsteilen anhand von Bildern automatisch zu identifizieren. Selbst wenn JMP CNN-Funktionen hätte, glaube ich nicht, dass wir schnell genug Ergebnisse für eine Echtzeitüberwachung hätten erzielen können, wie wir es mit TensorFlow erreicht hätten. Ich persönlich glaube nicht, dass wir auf diesem Niveau konkurrieren müssen. Ich habe kürzlich mit einigen Datenwissenschaftlern interagiert, die Keras für NN-Modelle verwenden, von denen sie glauben, dass sie in JMP generiert werden könnten. Ihnen gefällt, wie schnell ein Modell in JMP im Vergleich zur Skripterstellung in Python generiert werden kann. Ihnen gefällt auch die Idee, dass Menschen, die keinen Hintergrund in Datenwissenschaft und Skripting haben, an Modellierungsbemühungen teilnehmen können. Ich glaube, dass wir hier konkurrieren und gewinnen können.
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEIch hasse es, derjenige zu sein, der das sagt, aber sie müssen einfach RTFM sein (lesen Sie das verdammte Handbuch ...). Viele der Fragen werden in den Statistikabschnitten der Dokumente behandelt. Chris G. hat auch ein Whitepaper (in der Community verfügbar) darüber erstellt, was unser NN tut. Es ist vielleicht etwas veraltet, aber ich denke, die Grundlagen sind immer noch solide.
Ich würde also einfach sagen: „Schauen Sie sich die Dokumentation an, sie ist online und vollständig durchsuchbar.“ Es gibt ein tolles Whitepaper unseres Chief Data Scientist zur Community – hier ist der Link. Schauen Sie sich diese an und lassen Sie es mich wissen, wenn Sie Fragen haben, die sie nicht beantworten.
Am besten,
M
Betreff: Neuronales Netzwerk und FDEHallo Emmanuel,
Einige davon sind große Fragen. Ich bin in all dem kein Experte. Aber hier geht's...
1a. Ich kenne diese Tools nicht gut, aber ich denke, man sollte sie nicht mit JMP Pro vergleichen. Keras und Tensorflow sind spezialisierte Tools für NNs. NNs in JMP sind nur eine Plattform in einem allgemeinen statistischen Entdeckungstool 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 möglich wäre. Wenn sie einen bestimmten „Pfad“ für die Verbindung von Prädiktoren definieren möchten, klingt das eher nach SEM.
1c. Ich bin mir nicht sicher, was sie bedeuten. Ein Bootstrap-Wald aus NNs? Sie könnten verschiedene NN-Modelle speichern und sie dann mithilfe von BF als Prädiktoren aggregieren. Ich denke, Sie müssen nach weiteren Einzelheiten 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. Spline-Fitting ist Teil des FDE-Prozesses. Sie müssen genauer nachfragen, was mit der Spline-Regression geschehen soll.
2b. Wie lange hast du Zeit 
? Für statistische Details zur Dimensionsreduktion würde ich nach einer der Präsentationen von Chris Gotwalt und/oder Ryan Parker suchen.
2c. Sie können die FPCs sparen und die Clustering-Plattformen nutzen. Ich gehe davon aus, dass sie Cluster ähnlicher Funktionen finden möchten. Ja kein Problem. Sie können das tun.
Für mich hört sich das so an, als ob jemand versucht, Ausreden dafür zu finden, warum JMP Pro für ihn nicht funktioniert und er bei dem bestehenden Toolset bleiben muss, das ihm gefällt. Ich könnte mich irren, aber ich würde vorsichtig sein, wenn ich nicht zu viel Zeit in diese Sache investiere.
