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Red neuronal y FDE

Hola,

Nos hemos puesto en contacto con un cliente que evaluará JMP Pro para redes neuronales y FDE. Tenía preguntas muy precisas como

1) Red neuronal: 1a) cómo se compara JMP Pro con Keras y Tensorflow. 1b) ¿Podemos cambiar las conexiones entre nodos / capas? 1c) ¿Hay bosque de arranque disponible (además de impulsar)? 1d) ¿Podemos cuantificar las incertidumbres?

2) FDE: 2a) ¿hay una regresión spline, 2b) cómo funciona la reducción de dimensión en FDE, 2c) Agrupación FPCA

Como comentario es matemático ...

Gracias por la ayuda.

Emmanuel

Re: red neuronal y FDE

Hola Emmanuel,

Algunas de estas son preguntas importantes. No soy un experto en nada de esto. Pero aquí va ...

1a. No conozco bien estas herramientas, pero creo que no debería compararlas con JMP Pro. Keras y Tensorflow son herramientas especializadas para NN. NN en JMP es solo una plataforma en una herramienta de descubrimiento estadístico general para científicos e ingenieros.

1b. ¿Quieren tener la capacidad de editar conexiones individuales entre nodos? Me pregunto por qué quieren hacer eso. No, no creo que eso no sea posible. Si quieren definir una "ruta" específica de cómo se deben conectar los predictores, eso suena más a SEM.

1c. No estoy seguro de lo que quieren decir. ¿Un bosque de arranque de NN? Puede guardar diferentes modelos NN y luego agregarlos como predictores usando BF. Creo que necesitas pedir más detalles. ¿Por qué quieren hacer esto?

1d. Puede arrancar predicciones de puntos de una NN para generar intervalos de confianza en torno a esa predicción, pero no creo que haya una buena manera de construir intervalos de incertidumbre generales.

2a. No tengo claro qué están preguntando. El ajuste estriado es parte del proceso FDE. Debe solicitar más detalles sobre lo que quieren hacer con la regresión spline.

2b. Cuánto tiempo tienes ? Buscaría una de las presentaciones de Chris Gotwalt y / o Ryan Parker para obtener detalles estadísticos sobre la reducción de dimensiones.

2c. Puede diferenciar los FPC y utilizar las plataformas de agrupación en clústeres. Supongo que quieren encontrar grupos de funciones similares. Si no hay problema. Pueden hacer esto.

Esto me suena a alguien que está tratando de encontrar excusas de por qué JMP Pro no funcionará para ellos y tendrán que quedarse con el conjunto de herramientas existente que les gusta. Podría estar equivocado, pero tendría cuidado de no invertir demasiado tiempo en esto.

Re: red neuronal y FDE

Odio ser el que dice esto, pero solo necesitan RTFM (lea el maldito manual ...). Muchas de las preguntas se abordan en las secciones de estadísticas de los documentos. Chris G. también hizo un documento técnico (disponible en la comunidad) sobre lo que hace nuestra NN. Puede que esté un poco desactualizado, pero creo que los fundamentos siguen siendo sólidos.  

Entonces, solo diría, "eche un vistazo a la documentación, está en línea y se puede buscar por completo. Hay un excelente documento técnico de nuestro científico jefe de datos sobre la comunidad: aquí está el enlace. Échales un vistazo y avísame si tienes alguna pregunta que no respondan ".

Mejor,

METRO

Re: red neuronal y FDE

Keras es un contenedor de Python de alto nivel para TensorFlow. Hay capacidades de NN de aprendizaje profundo en TensorFlow que JMP no tiene, pero creo que se superponen. Mi exposición a TensorFlow fue durante un proyecto en el que usábamos una red neuronal convolucional (CNN) previamente entrenada para identificar automáticamente defectos en la fabricación de piezas a partir de imágenes. Incluso si JMP tuviera capacidades de CNN, no creo que hubiéramos podido obtener resultados lo suficientemente rápido para el monitoreo en tiempo real que estábamos ingresando con TensorFlow. Personalmente, no creo que debamos competir a este nivel. Recientemente he interactuado con algunos científicos de datos que están usando Keras para modelos NN que creen que podrían generarse en JMP. Les gusta lo rápido que es generar un modelo en JMP frente a un script en Python. También les gusta la idea de que las personas que no tienen experiencia en ciencia de datos y secuencias de comandos puedan participar en los esfuerzos de modelado. Creo que aquí es donde podemos competir y ganar.

Re: red neuronal y FDE

Hola Mike, me disculpo porque me perdí este valioso recurso. ¿Sigue siendo válido desde la versión 9? o hay modificaciones / mejoras sinve v16?Gracias. Emmanuel

Re: red neuronal y FDE

Me lo imagino. No recuerdo ningún cambio importante en los últimos años.

METRO