Hola, todo el mundo.
Gracias tú por unión a nosotros.
los título de nuestro hablar Este Dia
es Otterly ¡confuso! C corta legalizado, peludo-n osed, Suave-C hinchado, o ¿Eurasiático?
Sólo pedir ¡JMP!
Estas cuatro especies ocurrir en mismo hábitat en Asia, en eurasia,
y la pregunta es, cómo hacer tú decir a ellos ¿aparte?
Usando nuestro técnica FIT, la huella identificación técnica
desarrollado por pista salvaje,
nosotros pueden Realmente decir a ellos aparte.
los presentación voluntad ser por cuatro gente:
Fred Kistner, quién es a la Karlsruhe Instituto de Tecnología en Alemania
y además a miembro de la Pista salvaje Especialista Grupo;
larisa slaney, quién es a Doctor candidato a Heriot- Vatio Universidad,
Guepardos en forma Investigar Proyecto
y además miembro de la Pista salvaje Especialista Grupo.
zoe joya y mí mismo, estoy Cielo alibhai, facultad a Duque Universidad
y fundadores de Pista salvaje y desarrolladores de la huella identificación técnica
y además miembros de la pista salvaje Especialista Grupo.
estoy yendo a hacer a muy breve demostración, una muy, muy breve introducción,
y después Voy a mano sobre a nuestro Siguiente altavoz.
Aparte de ultra especies que nosotros trabajar en,
Pista salvaje posee un extenso número de eminente especies que nosotros trabajar en
en diferentes partes de la mundo, que van de la Amur Tigre en Porcelana
a negro rinoceronte en África a jaguar en Brasil.
Todos de a ellos utilizando en una forma u otro
son huella identificación tecnología.
Ahora qué lo hace huella identificación tecnología Realmente ¿hacer?
Una de la cosas sobre la tecnología de identificación de huellas, FIT,
es que eso obras como un complemento en JMP.
Es diseñado a clasificar especies o subespecie
por usando la métrica de la huellas,
clasificar sexo, clasificar años clase, y incluso clasificar individuos
Ahora aquellos son todos elementos que son requerido a comprender
la población dinámica de ningún en peligro de extinción especies,
la básico Fundación elementos.
los conservación aplicaciones de huella identificación técnica,
la base datos en números y distribución en formulario en:
datos- impulsado científico conservación estrategias,
comercio en en peligro de extinción especies,
humano/ animal conflicto mitigación,
y todos estas en a camino voluntad ser mostrado
a representar la camino en cual nutria conservación obras.
Ahora Voy a mano tú sobre a larisa slaney, quién voluntad comienzo la proceso de desconfusión
Gracias tú.
Derecha. Gracias tú muy mucho, Cielo, por este estupendo Introducción.
Gracias tú a JMP, por permitiendo a nosotros a presente nuestro investigar aquí.
Fueron muy encantado sobre que.
Gracias tú asi que mucho por todos de tú a estar aquí
y mostrar este interés en nuestro investigar.
Ahora antes de fueron yendo a salto, retruécano destinado,
dentro explicando nuestro datos análisis con JMP,
yo haría me gusta a dar tú alguno antecedentes a este investigar.
Nosotros pensar eso es De Verdad importante a Mira a este en contexto
porque es no sólo sobre qué JMP puede hacer,
pero cómo este es aplicado en la mundo real y cómo nosotros científicos pueden usar eso a...
Eso da a nosotros la oportunidad a hacer cambios por la mejor, básicamente.
Nuestro investigar aspecto a huella análisis como Cielo ya sólo dijo.
Nosotros son buscando a la huellas de asiático nutria especies.
Ahora aquí tú pueden ver cuatro diferente asiático nutria especies
y ellos son todos clasificado tan vulnerable o críticamente- en peligro de extinción por la UICN,
y la hogar rangos superpuesto,
asi que eso es- llamó simpátrico nutria especies.
En la parte superior izquierda, tú pueden ver la suave-c flotante nutria.
Parte superior Correcto, tú pueden ver la asiático corto o pequeña- con garras nutria,
abajo izquierda, la peludo- de nariz nutria,
y en el abajo Correcto, tú pueden ver la eurasiático nutria.
Ahora, a ser poder a monitor la especies diferentes,
nosotros necesitar a recoger datos, cual es difícil
con tal muy elusivo especies.
Tú difícilmente alguna vez ver a ellos en la salvaje, pero tú hacer ver sus huellas
Buscando a estas huellas por cada especie,
cuando tú Mira a a ellos aquí, ellos Mira muy similar, no ¿ellos?
Ahora, es bastante difícil a decir a ellos aparte.
Por lo tanto, nosotros establecer a nosotros la tarea a averigua si
allá es a camino por ADAPTAR a distinguir Entre la huellas
de estas cuatro nutria especies en a científico y de confianza camino.
Ahora, nosotros hacer tener un adicional problema aquí, porque la huellas frontales
de dos de la especies tener a Talla superposición
y la huella trasera de otro especies
es morfológicamente muy similar,
y además Talla- sabio bastante similar a la frente pie de otro especies.
hemos obtuvo a multiclase clasificación problema aquí.
Ahora aquí tú pueden ver a mapa cual muestra los rangos de distribución
de la diferente nutria especies.
los azul área aquí, ese es a eurasiático nutria.
Después la rojo área es el suave- saburral nutria.
los amarillo abajo aquí es la pequeña- con garras tter,
y después la rosado sobre aquí es la nutria de nariz peluda.
Pero tú pueden ver eso, a pesar de que eso aspecto me gusta a largo área,
hay Realmente sólo a pocos punteado islas allá.
Qué es De Verdad interesante sobre este mapa, sin embargo,
eso espectáculos tú dónde sus hogar rangos superposición.
Ahí son seis áreas dónde
a el menos dos, si no incluso Tres de la superposición de especies.
Para conservacionistas, es De Verdad importante a encontrar afuera
donde el diferente especies En Vivo, a qué medida ,
cómo largo la poblaciones son, y encontrar afuera como mucho como posible sobre
la diferente poblaciones
asi que que nosotros tener a bueno ocurrencia de cómo en peligro de extinción ellos son.
Ahora, por qué es conservación de la nutria ¿importante?
Bien, primero de todos, nutrias son clasificado como piedra angular especies,
y que medio que ellos tener un efecto en sus ambiente
desproporcionado a sus abundancia.
Sólo a pocos individuos pueden tener bastante a grande impacto.
Ellos desempeñar a De Verdad importante parte
en la alimento cadena y contribuir a la ambiental equilibrio.
Ellos son además visto como Sombrilla especies,
cual medio que ellos conferir proteccion a a largo número de otro especies.
Básicamente, si alguna cosa sucede a la nutrias,
que voluntad tener un impacto en otro especies como bien.
Ellos son además un Indicador especies,
asi que ellos Realmente indicar la salud de sus ambiente.
Ellos voluntad no En Vivo en aguas contaminadas o en contaminado humedales
Nutria regresando a un área es siempre una buena señal,
porque que medio calidad del agua y humedal salud es mejorando.
Ahora, amenazas a nutrias Ahí son un montón de diferente amenazas
Contaminación es la una ya hemos mencionado sólo ahora.
Pero otro problema es la humano fauna silvestre conflicto, hábitat pérdida.
Con que además proviene pérdida de presa.
A norte creciente problema, especialmente en Asia,
es la ilegal comercio, la ilegal fauna silvestre comercio.
Ellos son particularmente tras la piel, la pelaje comercio y además después mascotas.
Bebé nutrias son tomado afuera de la salvajes y usados como mascotas,
cual es no bueno por nutria conservación a todos.
Ahora
cómo hacer tú Acercarse a conservación proyecto me gusta ¿este?
Bien, primero de todos, tú necesitar a pensar
sobre cómo hacer tú desear a monitor la población.
Qué hacer tú desear a Mira ¿a?
Hacer tú desear a Mira a especies ¿distribución?
Sí, casi siempre.
Hacer tú desear a Mira a individual ¿IDENTIFICACIÓN?
Hacer tú desear a encontrar afuera qué la sexo relación dentro de a población ¿es?
los Siguiente cosa tú necesitar a decidir es hacer tú desear a usar invasor métodos
que potencialmente estrés o incluso dañar a los animales?
O hacer tú desear a usar no- invasor tecnologías o métodos
a monitor la especies cual voluntad no estrés y dañar la animales?
Nosotros, a pista salvaje,
nosotros enfoque en formas no invasivas a monitor especies.
En este especial proyecto,
nosotros son completamente enfoque en huella identificación.
Ahora, una vez tú tener hecha aquellos decisiones,
tú necesitar a obviamente tren gente para ayudarte con la datos recopilación
porque tú no poder ser En todas partes y no puedes Vamos En todas partes.
Durante veces de pandemias, es incluso más difícil.
Asi que tú necesitar a tren su equipo ambas cosas en- persona como bien como remotamente
asi que que posee estado a un poco de a desafío.
Después tú necesitar a obtener todos la datos recopilación,
y la capacitación y la la recopilación de datos puede ocurrir in situ,
cual medio en la campo o ex- situ, que significa en zoológicos
y otro conservación organizaciones
Una vez tú obtener la datos en, que es cuando tú comienzo la datos análisis.
En nuestro caso, ese es cuando nosotros comienzo usando JMP.
Otro típico problemas por ningún conservación proyecto es fondos, de curso, y además
difícil a obtener conservación políticas mejoradas,
y administración estrategias por conservación a tener aquellos mejorado.
Ese es básicamente nuestro final meta. Nosotros son coleccionar todos la datos.
Nosotros son analizando todos la datos de modo que a la final de la día,
nosotros puede dar esa información a los gobiernos
o otro organizaciones y ellos pueden tomar una decisión informada
y hacer mejor conservación políticas
Dejar yo sólo Vamos espalda una más tiempo.
En la izquierda mano lado aquí, en realidad,
tú pueden ver una de nuestro hermoso cuidadores del zoológico coleccionar huellas por a nosotros.
En la Correcto mano lado, puedes ver
a huella imagen que estaba enviado a a nosotros de la salvaje.
Ese es a misterio huella.
Nosotros fueron preguntó si nosotros pudo por favor encontrar afuera
cual especies dejo esa huella detrás.
Ese es De Verdad qué nosotros desear,
que investigadores comienzo a enviar nosotros huellas
y nosotros pueden ayuda a ellos descubrir cual especies vive en sus área.
Fred voluntad, Ojalá luego en, ayuda nosotros revelamos
cual especies este huella pertenece a.
Ahora, hemos preguntó Nosotros mismos Tres preguntas de investigación,
y a la momento nosotros son todavía enfoque en una.
Este es un en curso proyecto.
A t la momento, nosotros son enfoque en especies clasificación.
Pueden ADAPTAR, la huella identificación tecnología,
identificar o distinguir
Entre los cuatro diferente especies de nutria nosotros son buscando ¿a?
Cuando hemos obtuvo suficiente datos y suficientes datos particulares,
dónde nosotros definitivamente saber la individuos,
nosotros voluntad Mira a individual clasificación y además a sexo clasificación.
Pero ese es yendo a ser un poco más lejos abajo la la carretera.
Hasta ahora nos hemos asociado con nueve zoológicos y nutria conservación organizaciones
hemos estado capacitación a ellos a recoger huellas siguiendo nuestro FIT protocolo.
Este posee estado, otra vez, durante la covid, bastante desafiante.
He no estado poder a ver todos en persona,
asi que alguno gente He tuvo que entrenar a distancia,
pero ellos han todos estado absolutamente fantásticos, nuestros zoológicos y cuidadores,
y tener realmente a la altura de este desafío
y tener empezado a De Verdad enviar en a lote de imágenes
como tú pueden ver aquí en la izquierda.
Es todavía general mucho menor muestra Talla que nosotros desear a tener.
Como yo dijo que es un proyecto en curso, pero
es suficiente a dar a nosotros
la capacidad a ahora a Cuota algunos resultados preliminares contigo
asi que nosotros pueden dibujar alguno conclusiones.
hemos incluido Tres nutria especies en este asi que lejos.
hemos solamente sólo empezado a empezar a obtener h aireado- de nariz nutria huellas dactilares.
hay solamente una h nutria de nariz airosa en cautiverio en la entero amplio mundo.
Su o su, estoy no seguro, las huellas están empezando a llegar,
y nosotros voluntad actualizar a a luego tiempo
la resultados con este cuatro especies en eso.
Pero por ahora, fueron yendo a Mira a Tres nutria especies.
Sí, asi que yo pensar es tiempo a tener a cerca Mira a cómo nosotros hacer la datos análisis
sobre a Fred.
Gracias tú, larisa, y vamos salto directo dentro acción.
Me gusta Cielo mencionado previamente,
AJUSTE tiene estado desarrollado por a amplio número de especies.
Cuando es completamente desarrollado
o después partida producción, es un complemento dentro JMP.
Este Dia, estoy yendo a demostrar algunas partes de la datos análisis
y alguno partes del desarrollo antes de eso proviene dentro producción.
Qué yo soy yendo a decir es, en general, yo sólo querido a dar tú
a poco un poco de a antecedentes de como esto desarrollo es normalmente hecho.
Nuestro aporte datos es recogido
con muy poco equipo y muy simple equipo.
Ese es una de la principal ventajas de ADAPTAR,
que eso pueden ser ampliamente aplicado con muy poco equipo.
Tú solamente necesitar a teléfono inteligente y a gobernante.
Si tú desear a desarrollar ADAPTAR modelos por cierto especies,
tú comienzo con un imagen base de datos eso suele ser recogido
de conocido individuos como larisa mencionado.
Nosotros por lo tanto cooperar con zoológicos y otro fauna silvestre centros.
Estas imágenes son después procesada dentro de JMP a extracto geométrico perfiles
que extracto a lote de mediciones, anglos, distancias
Este datos pueden después ser usó a desarrollar ADAPTAR modelos
los general producción es que tú desear a Mira a especies, sexo, individuos
Si estás poder a editar para particulares, tú desear a dibujar conclusiones
sobre población Talla.
Una vez tú desarrollar la método,
tú definitivamente desear a prueba esto en desconocido individuos
Otra vez, tú Mira a imágenes y obtener a predicción de la modelos
Ventajas de ADAPTAR establecido en biométrico, es no invasivo
Es a estandarizado y costo eficaz manera de monitorear la vida silvestre escurridiza
que no poder ser monitoreado por directo observación.
Eso pueden ser implementado por casi cualquier especie que hojas a huella.
Eso pueden ser conjunto con otros no invasor métodos
y cruz- validado modelos en general tener a alto precisión.
Cómo a construir estas modelos es algo que yo haría me gusta a manifestación.
Qué estoy yendo a manifestación Este Dia está técnicamente buscando
a diferente huellas
Tú ver en la parte superior izquierda, tú ver a pata trasera
de un asiático de garras pequeñas nutria.
En la parte superior Correcto, tú ver a izquierda frente a una nutria de pelo liso,
en la abajo izquierda, a izquierda frente de a eurasiático nutria,
y en la Correcto mano lado, tú ver a huella del pie derecho
de un desconocido nutria de Nepal.
Qué nosotros son yendo a hacer Este Dia es nosotros proceso estas imágenes
Después estoy yendo a mostrar tú cómo a desarrollar rápidamente
a clasificación modelo dentro de JMP.
Después Voy a ver qué la predicciones
de estas rápidamente desarrollar métodos son yendo a ser.
Eso todos empieza
con imagen análisis.
Ese es basado en guiones implementación dentro de ADAPTAR.
En la primero paso, tú normalmente ajustar la Talla de un imagen
asi que que la huella es claramente visible y la dominante parte de la campo.
En ordenar a ser replicable,
es importante que huellas son alineado siguiendo definido rotación puntos.
Para nutrias, estas son rotación puntos abajo la segundo y la cuatro dedo del pie.
Después tú establecer a definido establecer de punto de referencia puntos.
Otra vez, por nutrias, este es especies- específico.
Pero por otros, He elegido 11 puntos de referencia
Ellos son en la centro.
Lo siento, olvidó una paso.
De curso, tú necesitar a definir a escala primero.
Aquí nosotros obtuvo 10 centímetros Este es aquí arriba.
Tú pueden agregar alguno adicional información.
Sólo a mantener eso simple, yo voluntad nombre el es huelga asiático de garras cortas nutria.
Después tú establecer 11 punto de referencia puntos.
Tú pudo, por instancia, utilizar una costo aire función
si tú desear a hacer este como preciso como sea posible, obviamente,
pero por tiempo razón, Voy a sólo rápidamente correr mediante a ellos.
Después ajuste 11 puntos de referencia, tú derivar adicional puntos,
que están ayudando puntos que son además usó
a extracto biométrico información.
Una vez tienes hecho que,
lo harás sólo comienzo a nuevo mesa y tú Vamos por a lápiz dibujar.
Voy a sólo rápidamente correr mediante Tres más imágenes
Otra vez, tú necesitar a cambiar el tamaño a ellos.
Ahora, con este imagen, tú pueden ver es al revés abajo.
Qué yo me gusta sobre JMP es que
la imagen ventana pueden Realmente hacer alguno imagen pre- Procesando.
Ahora, es Correcto frente. Lo siento, yo necesitar a dar la vuelta este una más tiempo.
Pueden hacer alguno imagen Procesando dentro de JMP y asi que tú no tener a cambio
en entre programas.
Ese es alguna cosa que yo De Verdad me gusta que yo pueden hacer todos mi trabajar
dentro de una software otro que cambiar en Entre varios software.
Otra vez, yo dijo 11 punto de referencia puntos.
Este tiempo, Voy a sólo Vamos sobre a ellos rápido y sucio,
y esperar que la predicción voluntad ser preciso suficiente
ese es a Nutria euroasiática.
Otra vez, yo Vamos adjuntar
sólo dos más veces, una por la liso nutria.
Otra vez, yo voluntad establecer la 11 puntos de referencia,
y qué la puntos de referencia son usó por, Voy a mostrar tú en a segundo.
Derivar puntos, añadir fila.
Una ultimo tiempo, la misterio huella que mencionó Larissa
que estaba enviado a a nosotros de a proyecto en Nepal,
que es, a mi conocimiento, haciendo alguno nutria vigilancia allá.
Una de la especies posee no ha sido visto por a el menos 30 años.
1, 2, 3, 4, 5, 6 .
Qué diferente en aquí es eso tú tener a diferente escala.
Que escala factor es alguna cosa que yo necesitar a ajustar dentro de aquí.
Otra vez, Voy a rápidamente hacer clic mediante la imágenes
Este es normalmente hecho a poco un poco más tedioso,
pero por manifestación motivo, lo intentaré hacer clic mediante a ellos rápidamente.
Y este es un desconocido
especies.
Qué tú final arriba con esto era la de revestimiento liso.
Qué tú final arriba es
a grande datos mesa .
Estas son puntos por
evaluando la calidad de la punto de referencia, cual yo hizo no Vamos dentro dentro de aquí.
Tú obtener X y Y coordenadas por cada punto de referencia.
Estas X y Y coordenadas son derivado
a calcular a largo número de mediciones.
hay más que 100 distancias derivado, alguno anglos y alguno áreas
hay bastante a lote de información extraído afuera de a único huella.
Si tú repetir este paso que He acaba de mostrar varias veces,
lo harás final arriba con a datos mesa me gusta este.
Este es la datos mesa que Voy a manifestación la predicción modelo en.
Si tú tener a Mira qué nosotros tener aquí,
si tú Mira a la distribuciones o especies o objetivo variable,
tú ver que yo tener 405 procesada imágenes de eurasiático nutrias,
278 asiático de garras cortas nutrias, y 127 liso nutrias
Es no perfectamente igualmente- grupos distribuidos,
pero a el menos cada grupo posee un tamaño de muestra bastante significativo,
cual voluntad Ojalá trabajar por modelado.
Cuando sea tú desear a hacer cualquier tipo de supervisado modelado,
es a bueno ocurrencia a separar tu información dentro capacitación y prueba datos.
Este pueden ser muy fácilmente hecho en JMP.
Tú tener a hacer validación columna dentro de la profético modelado plataforma.
Qué He hecho es yo al azar dividir mis datos en 80 por ciento de datos de entrenamiento
y 20 por ciento prueba datos,
donde voy a probar la modelos que fueron yendo a construir en
y ver cómo ellos llevar a cabo.
Todos Correcto, asi que He previamente hecho este.
Qué Voy a hacer ahora es Voy a sólo seleccionar mis datos de entrenamiento,
cual son 648 filas,
y yo voluntad sólo tener a Mira dentro a datos vista.
Este es 648 observaciones.
Voy a rápidamente ahorrar este como mi capacitación establecer.
Otra vez, si tú tener a Mira a la distribución,
tú pudo ver que nosotros tener,
100 liso nutria huellas dactilares, 324 eurasiático nutria huellas dactilares, y 223 ASC.
Es la mismo distribución porcentajes como con la anterior datos establecer.
En la Siguiente paso,
yo voluntad saltar afuera a grande parte cuando proviene a profético modelado,
que es a variable selección.
yo asumir que yo tener no previo conocimiento, asi que sólo añadir en todos Variables
que son disponible.
yo tener no ocurrencia cual modelo es yendo a trabajar mejor.
Qué estoy yendo a hacer aquí es Voy a utilice la plataforma de selección modelo
que compara varios diferente máquina aprendizaje modelos
que son implementado en JMP y solo compara paso actuación en este
específico tarea.
Otra vez, mi objetivo variable es la especies.
Este es la una que yo haría me gusta a predecir.
En total, yo tener 209 medidas
extraído de mi datos de huella y estas son mi X variables
Estas son todos factores que pueden potencialmente ser usó.
Qué tú ver abajo aquí es tú pueden elegir la método que tú me gustaría correr
y tú pueden básicamente elegir mediante todos la predicción métodos.
Pero por argumento motivo y por tiempo de ejecución,
Voy a solamente correr métodos que yo saber que voluntad correr mediante rápidamente.
Tú pueden otra vez hacer eso reproducible por ajuste a aleatorio semilla.
Qué además bueno sobre a plataforma de cribado modelo
es tú pueden agregar un interno validación paso.
Nosotros ya separar nuestro datos dentro capacitación y prueba establecer.
Pero en ordenar a tener un validación interna en estas modelos
que estoy va a desarrollar,
Voy a agregar k-doblar validación cruzada.
Voy a sólo poner a garrapata en aquí asi que que allá son varios modelos
son evaluados usando el pliegue k validación cruzada método.
De acuerdo, si yo sólo hacer clic rápidamente, Vamos en correr.
Voy a tener a resumen panorama.
Voy a ver que cuatro de mi modelos
tener estado evaluado.
lo harás obtener plaza de aire,
lo harás obtener métricas de rendimiento para esos varios modelos,
y tú pueden sólo decir cual una es la mejor.
Tú sólo Seleccione la dominante una.
Tú pueden Mira dentro la capacitación o en el conjunto de prueba
cual voluntad además dar tú a clasificación errónea Velocidad.
Tú pueden ver que clasificación errónea Velocidad por Bosque de arranque estaba bastante impresionante.
Es casi 95 por ciento de la datos se clasificó correctamente
en la validación establecer.
Para argumento motivo, vamos decir, que la bosque de arranque,
la Árbol de decisión, y la Análisis discriminante
fueron la Tres mejor modelos y estoy no Por supuesto cual una es la mejor.
yo pueden sólo correr aquellos Tres modelos como seleccionado.
ellos estallido arriba en sus respectivo plataforma.
Qué yo pueden hacer es Voy a sólo
ahorrar la predicción fórmula dentro mi Depósito de fórmulas.
Voy a hacer este por la modelo de árbol de decisión, asi que yo pueden cerca este.
Voy a hacer este
por la Análisis Discriminante, que se hace aquí.
Ultimo pero no el menos, yo pueden hacer esto por la Bosque de arranque modelo
aquí.
Qué yo tener ahora es...
Alguien yo pueden cerca, estoy perdón.
yo tener Tres modelos en mi Depósito de fórmulas.
yo ahora desear a evaluar cómo estas modelos llevar a cabo en nuevo datos.
Otra vez, yo Vamos dentro mi tabla de datos iniciales
y yo Seleccione mi prueba establecer,
asi que todos la Variables que tener estado eligiendo al azar
como a validación establecer.
Voy a sólo rápidamente ahorrar este como Prueba Establecer.
En la Siguiente paso, yo pueden técnicamente
abierto mi Depósito de fórmulas y yo pueden correr todos aquellos modelos en la nuevo datos mesa.
yo voluntad correr a ellos en la prueba establecer.
yo desear a correr todos Tres de la modelos
yo pueden hacer a modelo comparación
donde corro todo la Tres modelos en la prueba establecer.
Ese es Realmente qué yo querido a mostrar.
lo harás ver abajo aquí, yo esperar tú pueden ver este.
Probar a zoom en a poco un poco que
la clasificación errónea tarifas de estos modelos fueron Realmente bastante bajo.
Equipo de prueba es nuevo datos que posee no se ha visto en los modelos
y allá estaba a clasificación errónea Velocidad
por la Árbol de decisión modelo de 16 por ciento, tiempo la Análisis discriminante
y la Bosque de arranque
solamente tenido a clasificación errónea Velocidad de 12 por ciento
Tú tener la más alto aire cuadrado valor por la bosque de arranque,
y allá son varios otro métrica que tú desear a Mira a.
Para a nosotros, la la mayoría importante métrico es la predicción, Correcto o equivocado.
yo normalmente Mira a lote a la clasificación errónea Velocidad.
Pero obviamente, todos la otro métrica
puede ser usado a evaluar y generar bueno modelos
Ultimo pero no el menos,
nosotros desear a tener a Mira de cómo estas modelos
Realmente llevar a cabo en la huellas que fueron sólo previamente procesada.
Otra vez, nosotros Vamos espalda dentro nuestro... ¿Ahora, en dónde está?
en nuestro Depósito de fórmulas y bien correr este
a cuatro imágenes que nosotros previamente
procesada.
Si nosotros abierto este datos mesa,
tú pueden tener a Mira a la predicción.
Qué nosotros pueden ver aquí. haré eso a poco un poco más obviamente.
Asi que este estaba
la original datos,
y si yo sólo Mira dentro la especies por la primero modelo,
todo estaba predicho correctamente.
los primero modelo estaba la Árbol de decisión que predicho ASC por ASC,
eurasiático nutria para eurasiático nutria, liso por de revestimiento liso,
y mismo con la Análisis discriminante y mismo con la Oreja Bosque.
Los tres modelos Realmente predicho la especie correcta a la imágenes
que hemos procesado, y todos modelos fueron además coherente
sobre sus predicción cuando eso proviene a la eurasiático nutria.
estoy haciendo mi Doctor principalmente en la eurasiático nutria especies.
Este estaba además alguna cosa que yo haría tener adivinado como un experto
en este especial especies huella.
Asi que es bastante coherente y eso obras De Verdad bien.
Obviamente, tú pueden agregar más pasos y tu puedes multa melodía
su clasificación tasa aún más si tú Mira más dentro rasgo selección.
Pero yo pensar qué yo querido a mostrar tú con este manifestación es cómo fácilmente a pregunta
de que especies eso es pueden ser contestada usando JMP.
yo esperar este estaba bastante intuitivo.
Dejar yo dibujar alguno conclusiones en que, alguno resultados.
Qué yo De Verdad me gusta sobre JMP es a estupendo todos- en- una solución.
yo pueden extracto biométrico datos de imágenes dentro de la ADAPTAR complemento
yo no tener a cambiar software a hacer la datos análisis.
Directamente, mi extraído biométrico datos pueden ser analizado.
Y no solamente analizado en a descriptivo camino,
yo pueden construir clasificación modelos
hay estado- de- la Arte máquina aprendizaje modelos implementado dentro que,
y asi que es a una- y- todos solución.
hay obviamente otro maneras a haz eso también,
pero yo sólo me gusta la sentido práctico.
Para nuestro especial investigar pregunta,
asi que nuestro nutria especies específico clasificación modelos a este escenario,
cómo mucho datos nosotros tener, ellos tener realizado muy bien.
Ellos son poder a proteger la especies
de único desconocido nutria huellas con alto clasificación Velocidad.
Para instancia, aquí
neural red, cual yo hizo no correr en este ejemplo
porque la tiempo de ejecución es a un ratito más,
tenido a clasificación errónea Velocidad de solamente 10 por ciento en la mismo prueba establecer.
Eso pudo incluso aumentar la clasificación precisión de otro dos porciento.
Si tú bucear en Más adentro, tú pueden incluso aumentar este a poco un poco más.
Una cosa que nuestro experiencia de laboral con huellas en la campo
aumenta la precisión de clasificación por bastante a lote
es bastante que laboral con huellas individuales
es a trabajar con caminos.
Un animal, dependiente en dónde tú son, dependiente en la sustrato,
no solamente abandonar a único huella.
Sin que yendo también mucho dentro detalle, a huella pueden ser a bastante complejo asunto
porque eso varía a lote con la sustrato que un animal
Se esta moviendo mediante con la velocidad de un animal con la portón.
Ahí pueden ser bastante a un poco de ruido y antecedentes variación.
Si usted trabajar con múltiple huellas y tomar un promedio de a predicción
en cambio de único huellas,
tú pueden Dirección este variación bastante a un poco más.
Este proviene especialmente importante cuando tú desear a Mira a individual identificación.
Ultimo pero no el menos,
JMP es además estupendo a ganar perspectivas en la importancia de variables
hay varios maneras dentro de JMP
que tú pueden Mira dentro cual son en realidad las variables
que son contribuyendo la la mayoría a predicciones
Tú pueden o Mira a árbol- establecido métodos,
dónde tú Mira a la árboles de clasificación y dónde la divisiones son hecho.
Tú pueden Mira dentro columna contribuciones otra vez por árbol- establecido métodos,
si tú trabajar con Bootstrap F bosque, o XGBoost, o alguna cosa me gusta que.
Tú pueden ver cual columnas en realidad están eligiendo cómo muchos veces.
Tú pudo Mira dentro la predicción perfilador
si tú usar la normal modelado plataforma dentro de JMP.
Tú pueden técnicamente tener a Mira de lo que el predicción de su modelo,
cómo es yendo a cambio si tu cambio cierto valores.
O tú pueden hacer alguna cosa me gusta a Análisis discriminante,
dónde tú sólo seguir
la Relaciones F de cómo Variables son seleccionado.
Este voluntad después, otra vez, dar tú a muchas ideas
porque eso De Verdad depende en su pregunta.
Hacer tú desear a tener a predicción de un asesor externo
de qué especies estás buscando ¿a?
O hacer tú desear a dar a guía para trabajar en el campo
de cual mediciones son valor buscando dentro
cuando estás dentro campo,
cuando tú desear a hacer la clasificación sobre el tema,
me gusta sólo en experto ¿conocimiento?
Sí, asi que ese es básicamente eso de mi lado.
yo haría me gusta a gracias todos la contribuyendo zoológicos y fauna silvestre parques quién permitió a nosotros
a trabajar con sus hermosos animales y Cuota datos con a nosotros.
Especialmente, yo haría me gusta a gracias Gracia Yoxon de la IOSF,
la nutria supervivencia firma quién obtuvo a nosotros dentro contacto con muchos de a ellos,
KHYS, nuestro Casa Karlsruhe de joven Científicos
quién realmente financió este estudio,
y la mayoría en tono rimbombante, Joseph morgan de JMP,
quien es muy útil cuando se trata de modelado y ADAPTAR.
Después él posee estado donación yo consejo
más que una vez cuando yo obtener ningún JSL secuencias de comandos problemas.
Sí, ese es bonita mucho eso de mi lado.
Gracias tú muy mucho por escuchando asi que lejos, todo el mundo.
yo sólo De Verdad desear a redondo arriba aquí.
yo piensa eso Cielo, y larisa, y Fred han delineado maravillosamente
la retos estamos enfrentando en identificando estas diferentes especies de nutria
alrededor la mundo y la camino en cual JMP pueden ayuda a nosotros
clasificar a ellos y traer un poco de claridad a este imagen.
Dónde son ellos y cómo muchos son ¿allá?
Identificación me gusta a sólo rápidamente hablar sobre qué Siguiente.
Cómo son nosotros edificio en ¿este?
Una de la cosas fueron haciendo es edificio
artificial inteligencia dentro este imagen asi que que eso voluntad permitir a nosotros a
filtrar y clasificar a mucho mayor que volumen de datos como eso proviene en.
Como ambas cosas Fred y larisa tener dijo, nosotros necesitar más datos.
Artificial inteligencia posee la potencial,
cual hemos ya expuesto en algunos primeros capacitación
y prueba y campo datos
como tú pueden ver a la abajo de esta pantalla
Fueron consiguiendo razonablemente buena precisión en nuestro inicial juicios con AI.
Nosotros pensar que eso voluntad nunca dar a nosotros bastante la resolución que JMP voluntad dar a nosotros.
Qué fueron puntería a hacer es tener un plataforma de IA
cual voluntad ser fácil por científicos ciudadanos a alimento datos dentro.
Bien tener JMP como la clasificador de nivel superior en que plataforma por integrando eso.
Pero la llave aquí De Verdad es que esta evidencia de tierra críptica
izquierda detrás por nutrias y todos la otro especies
esta ahí por a nosotros a descodificar si nosotros pueden encontrar a camino a hacer eso.
Eso De Verdad es transformador en conservación
a ser poder a tener a técnica barata y rápida
a saber dónde estas en peligro de extinción especies son.
Fueron muy optimista que usar un base AI clasificador
con JMP como a final clasificador, bien ser poder a hacer que técnica
no solo entregar la datos nosotros necesitar, pero integrar gente todos sobre el mundo
como ciudadano científicos a ser parte de que.
Fueron De Verdad agradecido a la comunidad JMP por secundario a nosotros
mediante este entero viaje.
Fueron constantemente haciendo nuevo zancadas
Nosotros saber que hay interés en esta comunidad,
y nosotros esperar que ellos voluntad Únete a nosotros
cuando nuestro nuevo móvil aplicación proviene afuera a incluso comienzo coleccionar datos ellos mismos
y emprendedor este delantero a donde queremos que ser,
cual es a clasificador
por todos en peligro de extinción especies todos sobre la mundo.
Aquí está a un montón y un montón de puntos en la mapa,
y gracias tú todos por escuchando.
