El ingeniero de sistemas de JMP, Sam Gardner, presentó un webcast sobre la plataforma neuronal JMP 9. Renovado para JMP 9 , la nueva plataforma neural realza minería de datos interactiva al ofrecer un conjunto más rico de opciones de modelado, mayor velocidad y rendimiento, y cálculos que agilizan el análisis.
Pensé que compartiría las respuestas de Sam a algunas de las preguntas formuladas por los usuarios de JMP.
Q: Las redes neuronales parecen una regresión no lineal, que es muy sensible a las condiciones de los límites y, por lo tanto, a menudo inestables. ¿Cuál es la ventaja de las redes neuronales sobre la regresión no lineal?
UNA: Las redes neuronales son un tipo de modelo no lineal. Tienden a funcionar bien cuando la respuesta que está modelando es una función relativamente suave de las entradas. Las redes neuronales no funcionan tan bien cuando tienes condiciones de contorno (como y (x) = 0 para x <= 0), o discontinuidades en la respuesta. Una ventaja de las redes neuronales es que puede adaptar fácilmente un modelo complejo a los datos sin tener que preocuparse por la forma funcional del modelo, mientras que con el modelado general no lineal, debe especificar completamente el modelo que desea usar.
Q: ¿Puedo usar variables categóricas como entradas para una red neuronal?
UNA: Sí. JMP crea variables de indicador en el fondo (no en la tabla de datos) para cada nivel en la entrada categórica. Por ejemplo, si la entrada es "comida" y las categorías son "manzanas", "naranjas" y "bananas", JMP crea tres variables de entrada a la red neuronal:
food1 = (comida == “manzanas”)
food2 = (food == “bananas”)
food3 = (comida == “naranjas”)
Debido a que esto se hace en segundo plano, cuando guarda las ecuaciones de predicción, las nuevas variables se crean con funciones de indicador dentro de las ecuaciones.
Q: ¿Puedo usar redes neuronales para ajustar una variable binaria Y?
UNA: Sí, puede ajustar una variable Y categórica binaria o multinivel en la red neuronal. La única diferencia es que la salida que está modelando es la probabilidad de la frecuencia de ocurrencia de la Y categórica.
Q: Después de tener un modelo, ¿puedo agregar nuevos datos de manera regular para usar el modelo con fines de predicción?
UNA: Si agrega datos que desea que se incluyan en la adaptación del modelo, debe volver a colocar el modelo neuronal. Si solo desea hacer una predicción para los nuevos valores de entrada en función de las ecuaciones del modelo que ha guardado en la tabla de datos, simplemente agregue una fila de datos que incluya los valores de entrada, y luego JMP calculará los valores de salida en la predicción. columna de fórmula.
Q: ¿Cuál es la función de tanh?
UNA: La función tangente hiperbólica (tanh) históricamente ha sido una función de activación popular para usar en redes neuronales. Tiene buenas propiedades (la salida de tanh está limitada entre -1,1, el rango efectivo de entradas es -3, 3, es suave y es diferenciable) y permite un modelado no lineal muy flexible. En JMP Pro (un nuevo producto en la familia JMP), también permitimos funciones de activación lineal y gaussiana.
Q: ¿Se pueden usar redes neuronales para el análisis de series de tiempo?
UNA: Técnicamente la respuesta es sí. La entrada a la red neuronal sería el indicador de tiempo, por lo que estaría extrapolando más allá del rango de los datos de entrenamiento (es decir, predecir una respuesta futura para un valor de tiempo fuera del rango del conjunto de datos de entrenamiento), así que tenga cuidado al usar este enfoque. En general, las redes neuronales no se extrapolan mucho más allá del rango de los datos de entrenamiento.
Q: ¿Hay una manera de determinar qué variables tuvieron mayor influencia en la variable de salida?
UNA: JMP no calcula medidas de importancia variable para redes neuronales. Sin embargo, puede ver la importancia de la variable visualmente utilizando los Perfiladores JMP.
Algunos usuarios querían saber cómo aprovechar la compatibilidad con versiones anteriores de la plataforma Neural Net utilizada en JMP 8 o anterior. Sam mostró cómo escribir un script para invocar Neural Net desde JMP 9. Ver ahora.
También puede agregar la opción Red neuronal a sus menús JMP 9. Ver ahora.
Curt Pollman escribió:
Gracias por proporcionar el video que explica cómo agregar la opción Neural Net al menú JMP 9. Sin embargo, parece que las instrucciones son específicas para la versión de Windows de JMP 9, y no puedo duplicar los pasos usando la versión de Mac de JMP 9. ¿Me estoy perdiendo de algo?
