Niveau : Débutant
Christine Anderson-Cook, scientifique, Laboratoire national de Los Alamos
Lu Lu, professeur adjoint, Université de Floride du Sud
Sarah Burke, statisticienne, The Perduco Group
Les concours de données ont attiré une attention considérable au sein de la communauté mondiale des scientifiques des données et de l'analyse, ainsi que parmi les experts en la matière. Leur large implication fournit un modèle de crowdsourcing permettant aux entreprises et aux gouvernements de résoudre des problèmes difficiles à fort impact de manière rentable. Généralement, les gagnants sont déterminés selon une formule de classement qui doit être statique tout au long de la compétition, avec des récompenses et des pénalités fixes pour les modèles de réponses correctes et incorrectes pour différents aspects de la solution. Cependant, pour différentes utilisations de la solution, ces aspects peuvent être plus ou moins importants. En utilisant la capacité existante de construction de fronts de Pareto flexibles de grande dimension dans JMP, il est possible d'explorer et d'identifier diverses solutions avec leurs forces et leurs faiblesses. Les fronts de Pareto permettent à l'utilisateur d'identifier toutes les solutions objectivement supérieures parmi toutes les pondérations possibles des différents éléments de la solution et d'écarter les solutions non compétitives. L'approche consistant à utiliser plusieurs fronts de Pareto pour mettre en évidence les différentes « meilleures » solutions sera démontrée dans le cadre d'un concours de données récemment terminé, axé sur la détection, l'identification et la localisation de sources radioactives dans un environnement urbain (https://www.topcoder.com/lp/detect-radiation).
Le complément (avec les instructions pour son utilisation) que je présenterai pendant la conférence peut être trouvé à l'adresse :
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Trade-Off-Plot-Add-In/ta-p/229096
