Hola, todos.
Agradecer tú para unión a nosotros.
El título de nuestro hablar hoy
Es Otterly ¡confuso! C corta legalizado, Peludo-N cerrado, Smooth-C flotando, o ¿Eurasiático?
Justo preguntar ¡JMP!
Estos cuatro especies ocurrir en mismo hábitat en Asia, en Eurasia,
y el pregunta es, cómo hacer tú decir a ellos ¿aparte?
Usando nuestro Técnica FIT, el huella identificación técnica
desarrollado por Pista salvaje,
nosotros poder de hecho decir a ellos aparte.
El presentación voluntad ser por cuatro gente:
Fred Kistner, OMS es en el Karlsruhe Instituto Tecnológico de Alemania
y también a miembro de el Pista salvaje Especialista Grupo;
Larisa Slaney, OMS es a Doctor en Filosofía candidato en Heriot- Vatio Universidad,
Guepardos FIT Investigación Proyecto
y también miembro de el Pista salvaje Especialista Grupo.
Zoe Joya y mí mismo, Soy Cielo Alibhai, facultad en Duque Universidad
y fundadores de Pista salvaje y desarrolladores de el huella identificación técnica
y también miembros de WildTrack Especialista Grupo.
Soy yendo a hacer a muy Breve demostración, una introducción muy, muy breve,
y entonces Enfermo mano encima a nuestro próximo vocero.
Aparte de ultra especies eso nosotros trabajar en,
Pista salvaje tiene un extenso número de eminente especies eso nosotros trabajar en
en diferentes partes de el mundo, que van de el Amur Tigre en Porcelana
a negro rinoceronte en África a jaguar en Brasil.
Todo de a ellos utilizando en uno forma u otro
son huella identificación tecnología.
Ahora qué hace huella identificación tecnología de hecho ¿hacer?
Uno de el cosas acerca de La tecnología de identificación de huellas, FIT,
es eso él obras como un complemento en JMP.
Es diseñado a clasificar especies o subespecies
por usando el métrica de el huellas,
clasificar sexo, clasificar edad clase, y incluso clasificar individuos.
Ahora aquellos son todo elementos eso son requerido a entender
el población dinámica de cualquier en peligro especies,
el básico base elementos.
El conservación aplicaciones de huella identificación técnica,
el base datos en números y distribución en formulario en:
datos- impulsado científico conservación estrategias,
comercio en en peligro especies,
humano/ animal conflicto mitigación,
y todo estos en a forma voluntad ser mostrado
a representar el forma en cual nutria conservación obras.
Ahora Enfermo mano tú encima a Larisa Slaney, OMS voluntad comenzar el proceso de desconfusión.
Agradecer tú.
Bien. Agradecer tú muy mucho, Cielo, para este excelente introducción.
Agradecer tú a JMP, para permitiendo a nosotros a presente nuestro investigación aquí.
Eran muy complacido acerca de eso.
Agradecer tú entonces mucho para todo de tú a estar aquí
y espectáculo este interés en nuestro investigación.
Ahora antes eran yendo a saltar, incluso destinado,
en explicando nuestro datos análisis con JMP,
I quería como a dar tú alguno fondo a este investigación.
Nosotros pensar él es en realidad importante a mirar en este en contexto
porque es no justo acerca de qué JMP puedo hacerlo,
pero cómo este es aplicado en el mundo real y cómo nosotros científicos poder usar él a...
Él da a nosotros el oportunidad a hacer cambios para el mejor, básicamente.
Nuestro investigación aspecto en huella análisis como Cielo ya justo dicho.
Nosotros son mirando en el huellas de asiático nutria especies.
Ahora aquí tú poder ver cuatro diferente asiático nutria especies
y ellos son todo clasificado tan vulnerable o críticamente- en peligro por el UICN,
y el hogar rangos superpuestos,
Así que eso es así- llamado simpátrico nutria especies.
En el arriba izquierda, tú poder ver el suave-c flotando nutria.
Arriba bien, tú poder ver el asiático corto o pequeño- garras nutria,
abajo izquierda, el peludo- de nariz nutria,
y al abajo bien, tú poder ver el eurasiático nutria.
Ahora, a ser capaz a monitor el diferentes especies,
nosotros necesidad a recolectar datos, cual es difícil
con semejante muy elusivo especies.
Tú difícilmente alguna vez ver a ellos en el salvaje, pero tú hacer ver su huellas.
Mirando en estos huellas para cada especie,
cuando tú mirar en a ellos aquí, ellos mirar muy similar, no ¿ellos?
Ahora, es bastante engaños a decir a ellos aparte.
Por lo tanto, nosotros colocar a nosotros el tarea a averiguar si
allá es a forma para ADAPTAR a distinguir entre el huellas
de estos cuatro nutria especies en a científico y confiable forma.
Ahora, nosotros hacer tener un agregado problema aquí, porque el huellas frontales
de dos de el especies tener a tamaño superposición
y el huella trasera de otro especies
es morfológicamente muy similares,
y también tamaño- inteligente bastante similar a el frente pie de otro especies.
Nosotros tenemos consiguió a multiclase clasificación problema aquí.
Ahora aquí tú poder ver a mapa cual muestra los rangos de distribución
de el diferente nutria especies.
El azul área aquí, eso es a eurasiático nutria.
Entonces el rojo área es el liso- saburral nutria.
El amarillo abajo aquí es el pequeño- garra o Más tarde,
y entonces el rosa encima aquí es la nutria de nariz peluda.
Pero tú poder ver él, a pesar de él aspecto como a grande área,
Hay de hecho justo a pocos punteado islas allá.
Qué es en realidad interesante acerca de este mapa, sin embargo,
él espectáculos tú dónde su hogar rangos superposición.
Allá son seis áreas dónde
en el menos dos, si no incluso tres de las especies se superponen.
Para conservacionistas, es en realidad importante a encontrar afuera
donde el diferente especies vivir, a qué medida ,
cómo grande el poblaciones son, y encontrar afuera como mucho como posible acerca de
el diferente poblaciones
entonces eso nosotros tener a bien idea de cómo en peligro ellos son.
Ahora, por qué es conservación de la nutria ¿importante?
Bien, primero de todo, nutrias son clasificado como piedra angular especies,
y eso medio eso ellos tener un efecto en su ambiente
desproporcionado a su abundancia.
Justo a pocos individuos poder tener bastante a grande impacto.
Ellos jugar a en realidad importante parte
en el alimento cadena y contribuir a el ambiental equilibrio.
Ellos son también visto como Paraguas especies,
cual medio eso ellos conferir protección a a grande número de otro especies.
Básicamente, si algo sucede a el nutrias,
eso voluntad tener un impacto en otro especies como Bueno.
Ellos son también un Indicador especies,
entonces ellos de hecho indicar el salud de su ambiente.
Ellos voluntad no vivir en aguas contaminadas o en contaminado humedales.
Nutria regresando a un área es siempre es una buena señal,
porque eso medio calidad del agua y humedal salud es mejorando.
Ahora, amenazas a nutrias. Allá son lotes de diferente amenazas.
Contaminación es el uno ya lo hemos hecho mencionado justo ahora.
Pero otro problema es el humano fauna conflicto, hábitat pérdida.
Con eso también llega pérdida de presa.
A n creciente problema, especialmente en Asia,
es el ilegal comercio, el ilegal fauna comercio.
Ellos son particularmente Después de la piel, el pelo comercio y también después mascotas.
Bebé nutrias son tomado afuera de el salvajes y utilizados como mascotas,
cual es no bien para nutria conservación en todo.
Ahora
cómo hacer tú acercarse a conservación proyecto como ¿este?
Bien, primero de todo, tú necesidad a pensar
acerca de cómo hacer tú desear a monitor el población.
Qué hacer tú desear a mirar ¿en?
Hacer tú desear a mirar en especies ¿distribución?
Sí, casi siempre.
Hacer tú desear a mirar en individual ¿IDENTIFICACIÓN?
Hacer tú desear a encontrar afuera qué el sexo relación dentro a población ¿es?
El próximo cosa tú necesidad a decidir es hacer tú desear a usar invasor métodos
eso potencialmente estrés o incluso ¿dañar a los animales?
O hacer tú desear a usar no- invasor tecnologías o métodos
a monitor el especies cual voluntad no estrés y dañar el animales?
Nosotros, en Pista salvaje,
nosotros enfocar en métodos no invasivos a monitor especies.
En este particular proyecto,
nosotros son completamente enfoque en huella identificación.
Ahora, una vez tú tener hecho aquellos decisiones,
tú necesidad a obviamente tren gente para ayudarte con el datos recopilación
porque tú no poder ser en todos lados y no puedes ir en todos lados.
Durante veces de pandemias, es incluso más difícil.
Entonces tú necesidad a tren su equipo ambos en- persona como Bueno como remotamente
entonces eso tiene estado a poco de a desafío.
Entonces tú necesidad a conseguir todo el datos recopilación,
y el capacitación y el La recopilación de datos puede realizarse in situ,
cual medio en el campo o ex- situ, que significa en zoológicos
y otro conservación organizaciones.
Una vez tú conseguir el datos en, eso es cuando tú comenzar el datos análisis.
En nuestro caso, eso es cuando nosotros comenzar usando JMP.
Otro típico asuntos para cualquier conservación proyecto es fondos, de curso, y también
intentando a conseguir conservación políticas mejoradas,
y gestión estrategias para conservación a tener aquellos mejorado.
Eso es básicamente nuestro fin meta. Nosotros son coleccionando todo el datos.
Nosotros son analizando todo el datos de modo que en el fin de el día,
nosotros Puede dar esa información a los gobiernos.
o otro organizaciones y ellos poder tomar una decisión informada
y hacer mejor conservación políticas.
Dejar a mí justo ir atrás uno más tiempo.
En el izquierda mano lado aquí, de hecho,
tú poder ver uno de nuestro hermoso cuidadores del zoológico coleccionando huellas para a nosotros.
En el bien mano De lado, se puede ver
a huella imagen eso era enviado a a nosotros de el salvaje.
Eso es a misterio huella.
Nosotros eran preguntó si nosotros podría por favor encontrar afuera
cual especies dejó esa huella detrás.
Eso es en realidad qué nosotros desear,
eso investigadores comenzar a enviar huellas de nosotros
y nosotros poder ayuda a ellos descubrir cual especies vidas en su área.
Fred voluntad, con un poco de suerte más tarde en, ayuda nosotros revelamos
cual especies este huella pertenece a.
Ahora, nosotros tenemos preguntó nosotros mismos tres preguntas de investigación,
y en el momento nosotros son aún enfoque en uno.
Este es un en curso proyecto.
A t el momento, nosotros son enfoque en especies clasificación.
Poder ADAPTAR, el huella identificación tecnología,
identificar o distinguir
entre el cuatro diferente especies de nutria nosotros son mirando ¿en?
Cuando nosotros tenemos consiguió suficiente datos y suficientes datos particulares,
dónde nosotros definitivamente saber el individuos,
nosotros voluntad mirar en individual clasificación y también en sexo clasificación.
Pero eso es yendo a ser un poco más lejos abajo el camino.
Hasta ahora nos hemos asociado con nueve zoológicos y nutria conservación organizaciones.
Nosotros tenemos estado capacitación a ellos a recolectar huellas siguiente Nuestro FIT protocolo.
Este tiene estado, de nuevo, Durante la COVID, bastante desafiante.
Yo tengo no estado capaz a ver todos en persona,
entonces alguno gente Yo tengo Tuve que entrenarme a distancia,
pero ellos tienen todo estado absolutamente Fantásticos nuestros zoológicos y sus cuidadores,
y tener Realmente estuvo a la altura de este desafío
y tener comenzó a en realidad enviar en a lote de imágenes
como tú poder ver aquí en el izquierda.
Es aún en general mucho menor muestra tamaño que nosotros desear a tener.
Como I Dijo que es un proyecto en curso, pero
es suficiente a dar a nosotros
el capacidad a ahora a compartir Algunos resultados preliminares con usted
entonces nosotros poder dibujar alguno conclusiones.
Nosotros tenemos incluido tres nutria especies en este entonces lejos.
Nosotros tenemos solo justo comenzó a comenzar a obtener h aireado- de nariz nutria huellas dactilares.
Hay solo uno h nutria de nariz aérea incautividad en el entero ancho mundo.
Su o su, Soy no Claro, las impresiones están empezando a llegar.
y nosotros voluntad actualizar en a más tarde tiempo
el resultados con este cuatro especies en él.
Pero para ahora, eran yendo a mirar en tres nutria especies.
Sí, entonces I pensar es tiempo a tener a íntimamente mirar en cómo nosotros hacer el datos análisis
encima a Fred.
Agradecer tú, Larisa, y Vamos saltar derecho en acción.
Como Cielo mencionado previamente,
FIT tiene estado desarrollado para a ancho número de especies.
Cuando es completamente desarrollado
o después partida producción, es un complemento en JMP.
Hoy, Soy yendo a demostrar algunas partes de el datos análisis
y alguno partes del desarrollo antes él llega en producción.
Qué I soy yendo a decir es, en general, I justo buscado a dar tú
a pequeño poco de a fondo de cómo esto desarrollo es generalmente hecho.
Nuestro aporte datos es coleccionado
con muy poco equipo y muy simple equipo.
Eso es uno de el principal ventajas de ADAPTAR,
eso él poder ser ampliamente aplicado con muy pequeño equipo.
Tú solo necesidad a teléfono inteligente y a gobernante.
Si tú desear a desarrollar ADAPTAR modelos para cierto especies,
tú comenzar con un imagen base de datos Eso es usualmente coleccionado
de conocido individuos como Larisa mencionado.
Nosotros por lo tanto cooperar con zoológicos y otro fauna centros.
Estos imágenes son entonces procesado dentro de JMP a extracto geométrico perfiles
eso extracto a lote de mediciones, anglos, distancias.
Este datos poder entonces ser usado a desarrollar ADAPTAR modelos.
El general producción es eso tú desear a mirar en especies, sexo, individuos.
Si estás capaz a edición para individuos, tú desear a dibujar conclusiones
acerca de población tamaño.
Una vez tú desarrollar el método,
tú definitivamente desear a prueba esto en desconocido individuos.
De nuevo, tú mirar en imágenes y conseguir a predicción de el modelos.
Ventajas de ADAPTAR basado en biométrico, es no invasivo.
Es a estandarizado y costo eficaz una forma de monitorear la esquiva vida silvestre
eso no puedo ser monitoreado por directo observación.
Él poder ser implementado para casi cualquier especie eso hojas a huella.
Él poder ser conjunto con otros no invasor métodos
y cruz- validado modelos generalmente tener a alto exactitud.
Cómo a construir estos modelos es algo eso I quería como a manifestación.
Qué Soy yendo a manifestación hoy Está técnicamente buscando
en diferente huellas.
Tú ver en el arriba izquierda, tú ver a pata trasera
de un asiático de garras pequeñas nutria.
En el arriba bien, tú ver a izquierda frente de una nutria de pelaje liso,
en el abajo izquierda, a izquierda frente de a eurasiático nutria,
y en el bien mano lado, tú ver a huella del pie derecho
de un desconocido nutria de Nepal.
Qué nosotros son yendo a hacer hoy es nosotros proceso estos imágenes.
Entonces Soy yendo a espectáculo tú cómo a desarrollarse rápidamente
a clasificación modelo dentro JMP.
Entonces Enfermo ver qué el predicciones
de estos rápidamente desarrollar métodos son yendo a ser.
Él todo comienza
con imagen análisis.
Eso es basado en guiones implementación dentro ADAPTAR.
En el primero paso, tú generalmente ajustar el tamaño de un imagen
entonces eso el huella es claramente visible y el dominante parte de el campo.
En orden a ser replicable,
es importante eso huellas son alineado siguiente definido rotación agujas.
Para nutrias, estos son rotación agujas abajo el segundo y el cuatro cerca.
Entonces tú colocar a definido colocar de marca agujas.
De nuevo, para nutrias, este es especies- específico.
Pero para otros, Yo tengo preferido 11 puntos de referencia.
Ellos son en el centro.
Lo siento, olvidó uno paso.
De curso, tú necesidad a definir a escala primero.
Aquí nosotros consiguió 10 centímetros. Este es Aquí arriba.
Tú poder agregar alguno adicional información.
Justo a mantener él simple, I voluntad nombre el es huelga asiático de garras cortas nutria.
Entonces tú colocar 11 marca agujas.
Tú podría, para instancia, utilizar un costo aire función
si tú desear a hacer este como preciso como sea posible, obviamente,
pero para tiempo razón, Enfermo justo rápidamente correr a través de a ellos.
Después configuración 11 puntos de referencia, tú derivar adicional agujas,
que están ayudando agujas eso son también usado
a extracto biométrico información.
Una vez tú tienes hecho eso,
tú lo harás justo comenzar a nuevo mesa y tú ir para a bolígrafo dibujar.
Enfermo justo rápidamente correr a través de tres más imágenes.
De nuevo, tú necesidad a cambiar el tamaño a ellos.
Ahora, con este imagen, tú poder ver es ventaja abajo.
Qué I como acerca de JMP es eso
el imagen ventana poder de hecho hacer alguno imagen pre- tratamiento.
Ahora, es bien frente. Lo siento, I necesidad a voltear este uno más tiempo.
Poder hacer alguno imagen tratamiento dentro JMP y entonces tú no tener a cambiar
en entre software.
Eso es algo eso I en realidad como eso I poder hacer todo mi trabajar
dentro uno software otro que cambiar en entre varios software.
De nuevo, I dicho 11 marca agujas.
Este tiempo, Enfermo justo ir encima a ellos rápido y sucio,
y esperanza eso el predicción voluntad ser preciso suficiente
eso es a Nutria euroasiática.
De nuevo, I ir añadir
justo dos más veces, uno para el de pelaje liso nutria.
De nuevo, I voluntad colocar el 11 puntos de referencia,
y qué el puntos de referencia son usado para, Enfermo espectáculo tú en a segundo.
Derivar puntos, agregar fila.
Uno último tiempo, el misterio huella que mencionó Larissa
eso era enviado a a nosotros de a proyecto en Nepal,
eso es, a mi conocimiento, haciendo alguno nutria escucha allá.
Uno de el especies tiene no se ha visto para en el menos 30 años.
1, 2, 3, 4, 5, 6 .
Qué diferente en aquí es eso tú tener a diferente escala.
Eso escala factor es algo eso I necesidad a ajustar dentro aquí.
De nuevo, Enfermo rápidamente hacer clic a través de el imágenes.
Este es normalmente hecho a pequeño poco más tedioso,
pero para manifestación beneficio, Voy a intentarlo hacer clic a través de a ellos rápidamente.
Y este es un desconocido
especies.
Qué tú fin arriba con esto fue el de pelaje liso.
Qué tú fin arriba es
a grande datos mesa .
Estos son agujas para
evaluando el calidad de el marca, cual I hizo no ir en dentro aquí.
Tú conseguir X y Y coordenadas para cada marca.
Estos X y Y coordenadas son derivado
a calcular a grande número de mediciones.
Hay más que 100 distancias derivado, alguno anglos y alguno áreas.
Hay bastante a lote de información extraído afuera de a soltero huella.
Si tú repetir este paso eso Yo tengo Acabamos de mostrarlo varias veces.
tú lo harás fin arriba con a datos mesa como este.
Este es el datos mesa eso Voy a manifestación el predicción modelo en.
Si tú tener a mirar qué nosotros tener aquí,
si tú mirar en el distribuciones o especies o objetivo variable,
tú ver eso I tener 405 procesado imágenes de eurasiático nutrias,
278 asiático de garras cortas nutrias, y 127 de pelaje liso nutrias.
Es no perfectamente igualmente- grupos distribuidos,
pero en el menos cada grupo tiene un tamaño de muestra bastante significativo,
cual voluntad con un poco de suerte trabajar para modelado.
Cuando sea tú desear a hacer cualquier tipo de supervisado modelado,
es a bien idea a dividir sus datos en capacitación y prueba datos.
Este poder ser muy fácilmente hecho en JMP.
Tú tener a hacer validación columna dentro el profético modelado plataforma.
Qué Yo tengo hecho es I al azar Dividir mis datos en un 80 por ciento de datos de entrenamiento
y 20 por ciento prueba datos,
donde haré la prueba el modelos eso eran yendo a construir en
y ver cómo ellos llevar a cabo.
Todo bien, entonces Yo tengo previamente hecho este.
Qué Enfermo hacer ahora es Enfermo justo seleccionar mis datos de entrenamiento,
cual son 648 filas,
y I voluntad justo tener a mirar en a datos vista.
Este es 648 observaciones.
Enfermo rápidamente ahorrar este como mi capacitación colocar.
De nuevo, si tú tener a mirar en la distribución,
tú podría ver eso nosotros tener,
100 de pelaje liso nutria huellas dactilares, 324 eurasiático nutria huellas dactilares, y 223 ASCENSO.
Es el mismo distribución porcentajes como con el anterior datos colocar.
En el próximo paso,
I voluntad saltar afuera a grande parte cuando llega a profético modelado,
eso es a variable selección.
I asumir eso I tener No previo conocimiento, entonces justo añadir a todo variables
eso son disponible.
I tener No idea cual modelo es yendo a trabajar mejor.
Qué Soy yendo a hacer aquí es Enfermo Utilice la plataforma de selección de modelos
eso compara varios diferente máquina aprendiendo modelos
eso son implementado en JMP y simplemente comparar paso actuación en este
específico tarea.
De nuevo, mi objetivo variable es el especies.
Este es el uno eso I quería como a predecir.
En total, I tener 209 mediciones
extraído de mi datos de huella y estos son mi X variables.
Estos son todo factores eso poder potencialmente ser usado.
Qué tú ver abajo aquí es tú poder elegir el método eso tú Me gustaría correr
y tú poder básicamente elegir a través de todo el predicción métodos.
Pero para argumentos beneficio y para tiempo de ejecución,
Enfermo solo correr métodos eso I saber eso voluntad correr a través de rápidamente.
Tú poder de nuevo hacer él reproducible por configuración a aleatorio semilla.
Qué también bien acerca de a plataforma de selección de modelos
es tú poder agregar un interno validación paso.
Nosotros ya dividir nuestro datos en capacitación y prueba colocar.
Pero en orden a tener un validación interna en estos modelos
eso Soy va a desarrollarse,
Enfermo agregar pliegue en K validación cruzada.
Enfermo justo poner a garrapata en aquí entonces eso allá son varios modelos
son evaluados usando el pliegue en K validación cruzada método.
Bueno, si I justo hacer clic rápidamente, ir en correr.
Enfermo tener a resumen perspectiva.
Enfermo ver eso cuatro de mi modelos
tener estado evaluado.
Tú lo harás conseguir cuadrado de aire,
tú lo harás conseguir métricas de rendimiento para esos diversos modelos,
y tú poder justo decir cual uno es el mejor.
Tú justo seleccionar el dominante uno.
Tú poder mirar en el capacitación o en el conjunto de prueba
cual voluntad también dar tú a clasificación errónea tasa.
Tú poder ver eso clasificación errónea tasa para Bosque Bootstrap era bastante impresionante.
Es casi 95 por ciento de el datos fue clasificado correctamente
en el validación colocar.
Para argumentos beneficio, Vamos decir, eso el Bosque Bootstrap,
el Árbol de decisiones, y el Análisis discriminante
eran el tres mejor modelos y Soy no seguro cual uno es el mejor.
I poder justo correr aquellos tres modelos según lo seleccionado.
Ellos lo haran estallido arriba en su respectivo plataforma.
Qué I poder hacer es Enfermo justo
ahorrar el predicción fórmula en mi Depósito de fórmulas.
Enfermo hacer este para el Modelo de árbol de decisión, entonces I poder cerca este.
Enfermo hacer este
para el Análisis discriminante, que se realiza aquí.
Último pero no el menos, I poder Haz esto para el Bosque Bootstrap modelo
aquí.
Qué I tener ahora es...
Alguien I poder cerca, Soy Lo siento.
I tener tres modelos en mi Depósito de fórmulas.
I ahora desear a evaluar cómo estos modelos llevar a cabo en nuevo datos.
De nuevo, I ir en mi tabla de datos inicial
y I seleccionar mi prueba colocar,
entonces todo el variables eso tener estado eligiendo al azar
como a validación colocar.
Enfermo justo rápidamente ahorrar este como Prueba Colocar.
En el próximo paso, I poder técnicamente
abierto mi Depósito de fórmulas y I poder correr todos esos modelos en el nuevo datos mesa.
I voluntad correr a ellos en el prueba colocar.
I desear a correr todo tres de el modelos.
I poder hacer a modelo comparación
donde corro todo el tres modelos en el prueba colocar.
Eso es de hecho qué I buscado a espectáculo.
Tú lo harás ver abajo aquí, I esperanza tú poder ver este.
Intentar a zoom en a pequeño poco eso
el clasificación errónea tarifas de estos modelos eran de hecho bastante bajo.
Conjunto de prueba es nuevo datos eso tiene no Se ha visto en los modelos
y allá era a clasificación errónea tasa
para el Árbol de decisiones modelo de 16 por ciento, mientras el Análisis discriminante
y el Bosque Bootstrap
solo tenía a clasificación errónea tasa de 12 por ciento.
Tú tener el más alto aire cuadrado valor para el Bosque Bootstrap,
y allá son varios otro métrica eso tú desear a mirar en.
Para a nosotros, el mayoría importante métrico es el predicción, bien o equivocado.
I generalmente mirar a lote en el clasificación errónea tasa.
Pero obviamente, todo el otro métrica
se puede utilizar a evaluar y generar bien modelos.
Último pero no el menos,
nosotros desear a tener a mirar de cómo estos modelos
de hecho llevar a cabo en el huellas eso eran justo previamente procesado.
De nuevo, nosotros ir atrás en Nuestro... Ahora, ¿dónde está?
en nuestro Depósito de fórmulas y Bueno correr este
en cuatro imágenes eso nosotros previamente
procesado.
Si nosotros abierto este datos mesa,
tú poder tener a mirar en el predicción.
Qué nosotros poder ver aquí. Yo lo haré él a pequeño poco más obviamente.
Entonces este era
el original datos,
y si I justo mirar en el especies para el primero modelo,
todo era previsto correctamente.
El primero modelo era el Árbol de decisiones eso previsto ASC para ASC,
eurasiático nutria para eurasiático nutria, de pelaje liso para de pelaje liso,
y mismo con el Análisis discriminante y mismo con el Oreja Bosque.
Los tres modelos de hecho previsto la especie adecuada a el imágenes
que hemos procesado, y todo modelos eran también coherente
acerca de su predicción cuando él llega a el eurasiático nutria.
Soy haciendo mi Doctor en Filosofía principalmente en el eurasiático nutria especies.
Este era también algo eso I quería tener adivinado como un experto
en este particular especies huella.
Entonces es bastante coherente y él obras en realidad Bueno.
Obviamente, tú poder agregar más pasos y tu puedes bien melodía
su clasificación calificar aún más si tú mirar más en característica selección.
Pero I pensar qué I buscado a espectáculo tú con este manifestación es cómo fácilmente a pregunta
de qué especies él es poder ser contestado usando JMP.
I esperanza este era bastante intuitivo.
Dejar a mí dibujar alguno conclusiones en eso, alguno resultados.
Qué I en realidad como acerca de JMP es a excelente todo- en- uno solución.
I poder extracto biométrico datos de imágenes dentro el ADAPTAR complemento.
I no tener a cambiar software a hacer el datos análisis.
Directamente, mi extraído biométrico datos poder ser analizado.
Y no solo analizado en a descriptivo forma,
I poder construir clasificación modelos.
Hay estado- de- el arte máquina aprendiendo modelos implementado en eso,
y entonces es a uno- y- todo solución.
Hay obviamente otro maneras a Haz eso también
pero I justo como el sentido práctico.
Para nuestro particular investigación pregunta,
entonces nuestro nutria especies específico clasificación modelos en este escenario,
cómo mucho datos nosotros tener, ellos tener realizado muy Bueno.
Ellos son capaz a proteger el especies
de soltero desconocido nutria huellas con alto clasificación tasa.
Para instancia, aquí
neural neto, cual I hizo no correr en este ejemplo
porque el tiempo de ejecución es a un poquito más largo,
tenía a clasificación errónea tasa de solo 10 por ciento en el mismo prueba colocar.
Él podría incluso aumentar el clasificación exactitud de otro dos por ciento.
Si tú bucear en Más adentro, tú poder incluso aumentar este a pequeño poco más.
Uno cosa eso nuestro experiencia de laboral con huellas en el campo
aumenta el precisión de clasificación por bastante a lote
es más bien que laboral con huellas individuales
es a trabajar con senderos.
Un animal, dependiente en dónde tú son, dependiente en el sustrato,
no solo dejar a soltero huella.
Sin yendo también mucho en detalle, a huella poder ser a bastante complejo asunto
porque él variantes a lote con el sustrato eso un animal
se está moviendo a través de con el velocidad de un animal con el puerta.
Allá poder ser bastante a poco de ruido y fondo variación.
Si usted trabajar con múltiple huellas y llevar un promedio de a predicción
en cambio de soltero huellas,
tú poder DIRECCIÓN este variación bastante a poco más.
Este llega especialmente importante cuando tú desear a mirar en individual identificación.
Último pero no el menos,
JMP es también excelente a ganar perspectivas en el importancia de variables.
Hay varios maneras dentro JMP
eso tú poder mirar en cual son En realidad las variables
eso son contribuyendo el mayoría a predicciones.
Tú poder cualquiera mirar en árbol- basado métodos,
dónde tú mirar en el árboles de clasificación y dónde el divisiones son hecho.
Tú poder mirar en columna contribuciones de nuevo para árbol- basado métodos,
si tú trabajar con Bootstrap F Orestes, o XGBoost, o algo como eso.
Tú poder ver cual columnas En realidad están eligiendo cómo muchos veces.
Tú podría mirar en el predicción perfilador
si tú usar el normal modelado plataforma dentro JMP.
Tú poder técnicamente tener a mirar De lo que el predicción de su modelo,
cómo es yendo a cambiar si usted cambiar cierto valores.
O tú poder hacer algo como a Análisis discriminante,
dónde tú justo seguir
el Relaciones F de cómo variables son seleccionado.
Este voluntad entonces, de nuevo, dar tú a muchas ideas
porque él en realidad depende en su pregunta.
Hacer tú desear a tener a predicción de un asesor externo
de qué especies estás mirando ¿en?
O hacer tú desear a dar a guía para trabajar en el campo
de cual mediciones son valer mirando en
cuando estás en campo,
cuando tú desear a hacer el clasificación sobre el tema,
como justo en experto ¿conocimiento?
Sí, entonces eso es básicamente él de mi lado.
I quería como a agradecer todo el contribuyendo zoológicos y fauna parques OMS permitido a nosotros
a trabajar con su hermosos animales y compartir datos con a nosotros.
Especialmente, I quería como a agradecer Gracia Yoxon de el IOSF,
el nutria supervivencia firme OMS consiguió a nosotros en contacto con muchos de a ellos,
KHYS, nuestro Casa de Karlsruhe de joven Científicos
OMS En realidad financió este estudio,
y mayoría en tono rimbombante, José Morgan de JMP,
quien es muy útil Cuando se trata de modelado y ADAPTAR.
Entonces él tiene estado donación a mí consejo
más que una vez cuando I conseguir cualquier JSL secuencias de comandos asuntos.
Sí, eso es bonito mucho él de mi lado.
Agradecer tú muy mucho para escuchando entonces lejos, todos.
I justo en realidad desear a redondo arriba aquí.
I Piensa que Cielo, y Larisa, y Fred lo he delineado hermosamente
el desafíos Nos enfrentamos a en identificar estos diferentes especies de nutria
alrededor el mundo y el forma en cual JMP poder ayuda a nosotros
clasificar a ellos y traer algo de claridad a este imagen.
Dónde son ellos y cómo muchos son ¿allá?
Identificación como a justo rápidamente hablar acerca de qué próximo.
Cómo son nosotros edificio en ¿este?
Uno de el cosas eran haciendo es edificio
artificial inteligencia en este imagen entonces eso él voluntad permitir a nosotros a
filtrar y clasificar a mucho mayor que volumen de datos como él llega en.
Como ambos Fred y Larisa tener dicho, nosotros necesidad más datos.
Artificial inteligencia tiene el potencial,
cual nosotros tenemos ya expuesto en algunos primeros capacitación
y prueba y campo datos
como tú poder ver en el abajo de Esta pantalla.
Eran conseguir razonablemente buena precisión en nuestro inicial ensayos con AI.
Nosotros pensar eso él voluntad nunca dar a nosotros bastante el resolución eso JMP voluntad dar a nosotros.
Qué eran puntería a hacer es tener un Plataforma de IA
cual voluntad ser fácil para científicos ciudadanos a alimentar datos en.
Bien tener JMP como el clasificador de nivel superior en eso plataforma por integrando él.
Pero el llave aquí en realidad es eso Esta críptica evidencia terrestre
izquierda detrás por nutrias y todo el otro especies
está ahí para a nosotros a descodificar Si nosotros poder encontrar a forma a hacer él.
Él en realidad es transformador en conservación
a ser capaz a tener a técnica barata y rápida
a saber dónde estos en peligro especies son.
Eran muy optimista que usando un base AI clasificador
con JMP como a final clasificador, Bueno ser capaz a hacer eso técnica
no sólo entregar el datos nosotros necesidad, pero integrar gente todo por todo el mundo
como ciudadano científicos a ser parte de eso.
Eran en realidad agradecido a el Comunidad JMP para secundario a nosotros
a través de este entero viaje.
Eran constantemente haciendo nuevo pasos.
Nosotros saber eso Hay interés en esta comunidad,
y nosotros esperanza eso ellos voluntad Únase a nosotros
cuando nuestro nuevo móvil aplicación llega afuera a incluso comenzar coleccionando datos ellos mismos
y emprendedor este adelante a donde queremos que vaya ser,
cual es a clasificador
para todo en peligro especies todo encima el mundo.
Aquí está a lotes y lotes de agujas en el mapa,
y agradecer tú todo para escuchando.
