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Red neuronal y FDE

Hola,

Nos hemos puesto en contacto con un cliente que evaluará JMP Pro para red neuronal 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 un bosque de arranque disponible (además del impulso)? 1d) ¿Podemos cuantificar las incertidumbres?

2) FDE: 2a) ¿existe una regresión spline?, 2b) cómo funciona la reducción de dimensiones en FDE, 2c) agrupación en FPCA.

Como comentario es matemático...

Gracias por la ayuda.

emmanuel

Re: Red neuronal y FDE

Genial, gracias.

Re: Red neuronal y FDE

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

METRO

Re: Red neuronal y FDE

Hola Mike, me disculpo porque me perdí este valioso recurso. ¿Sigue siendo válido desde la versión 9? ¿O hay alguna modificación/mejora desde v16?Gracias. emmanuel

Re: Red neuronal y FDE

Keras es un contenedor de Python de alto nivel para TensorFlow. Hay capacidades NN de aprendizaje profundo en TensorFlow que JMP no tiene, pero creo que hay superposición. 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 rápidos para monitorear en tiempo real lo que estábamos obteniendo con TensorFlow. Personalmente no creo que necesitemos competir a este nivel. Recientemente interactué 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 las secuencias de comandos en Python. También les gusta la idea de que las personas que no tienen experiencia en ciencia de datos y programación puedan participar en los esfuerzos de modelado. Creo que aquí es donde podemos competir y ganar.

Re: Red neuronal y FDE

Odio ser quien diga 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 redactó un documento técnico (disponible en la comunidad) sobre lo que hace nuestra NN. Puede que esté un poco desactualizado, pero creo que los fundamentos aún son sólidos.  

Entonces, simplemente diría: "eche un vistazo a la documentación, está en línea y se puede buscar completamente". Hay un excelente documento técnico elaborado por 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

Hola emmanuel,

Algunas de estas son grandes preguntas. No soy un experto en nada de esto. Pero ahí va...

1a. No conozco bien estas herramientas, pero creo que no deberías compararlas con JMP Pro. Keras y Tensorflow son herramientas especializadas para NN. NN en JMP es solo una plataforma en una herramienta general de descubrimiento estadístico 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 sea posible. Si quieren definir una "ruta" específica sobre cómo se deben conectar los predictores, eso suena más a SEM.

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

1d. Puede iniciar predicciones puntuales desde un NN para generar intervalos de confianza en torno a esa predicción, pero no creo que exista una buena manera de construir intervalos de incertidumbre generales.

2a. No tengo claro lo que preguntan. 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 guardar los FPC y utilizar las plataformas de agrupación. Supongo que quieren encontrar grupos de funciones similares. Si no hay problema. Pueden hacer esto.

Esto me suena como 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.