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Découverte et prédiction de modèles à l'aide de modèles de réseaux neuronaux

 

Découvrez comment :

• Comprendre un réseau neuronal en fonction d'un ensemble d'entrées dérivées, appelées nœuds cachés, qui sont des fonctions non linéaires des entrées d'origine
• Interpréter les entrées (facteurs) et les sorties (réponses) du diagramme de réseau neuronal
• Comprendre les termes et comment ils s'appliquent à la création de réseaux de neurones (nœuds, type d'activation, fonctions d'activation)
• Comprendre les types de fonctions d'activation (TanH, Linéaire, Gaussienne, Sigmoïde, Identité et Radiale) qui transforment une combinaison linéaire des variables X aux nœuds des couches cachées
• Suivez la séquence pour créer un modèle de réseau neuronal
  • Modèle de lancement (JMP vs JMP Pro)
  • Spécifiez # nœuds dans la première et la deuxième couche
  • Utilisez le boosting pour créer un modèle additif plus grand adapté aux résidus mis à l'échelle des modèles plus petits précédents)
  • Spécifiez le taux d'apprentissage (plus proche de 1, le modèle sera exécuté plus rapidement, mais peut avoir tendance à surajuster)
  • Transformer les covariables
  • Utilisez Robust Fit pour une sortie continue afin de minimiser l’impact des valeurs aberrantes
  • Comprendre comment JMP utilise les méthodes de pénalité et le nombre de tours
  • Sélectionnez la méthode de pénalité (carré, absolu, sans pénalité) pour éviter le surajustement
  • Sélectionnez le nombre de visites
• Étude de cas construisant un réseau de neurones pour une réponse continue
  • Utilisez la validation JMP pour éviter le surajustement
  • Comparez les valeurs de l'ensemble de formation et de l'ensemble de validation
  • Utiliser Model Launch pour modifier les paramètres de Neural Net
  • Utilisez Actual by Predicted Plot et Profiler pour évaluer l'impact des prédicteurs sur les résultats.
• Étude de cas créant un réseau neuronal pour une réponse catégorique
  • Interpréter les statistiques d'ajustement, la matrice de confusion, les courbes ROC et les courbes de levage

 

Ressources:

• Options de contrôle d'extrapolation dans le profileur de prédiction de réseau neuronal
• Comprendre les principes de création de modèles prédictifs vidéo

Modélisation prédictive et apprentissage automatique