Табличні дані та аналіз часових рядів

Глибинні нейронні мережі надійні та ефективні для прогнозування на основі табличних даних. Раніше деякі практики вважали випадкові ліси найкращою технікою для аналізу табличних даних у 99% випадків.

На даний момент найефективнішими методами в області машинного навчання для регресії табличних даних і задач класифікації широко вважаються випадкові ліси, машини підвищення градієнта, K найближчих сусідів зі старішими методами, такими як машини підтримки векторів, які страждають від прокляття розмірності, нарешті. починає використовуватися менше.

Існує багато завдань аналізу табличних даних, для виконання яких можна навчити виконувати модель глибокої нейронної мережі:

  • Виявлення шахрайства

  • Прогнозування продажів

  • Прогнозування несправностей продукту

  • Ціноутворення

  • Кредитний ризик

  • Утримання/відтік клієнтів

  • Рекомендаційні системи

  • Оптимізація реклами

  • Боротьба з відмиванням грошей

  • Відновити скринінг

  • Пріоритезація продажів

  • Маршрутизація кол-центру

  • Оформлення магазину

  • Оптимізація розташування магазину

  • Штатний розклад

 

Те, що зазвичай роблять у DSE під час роботи з табличними даними, можна коротко описати так:

Розробка функцій

Найсучасніше мислення в машинному навчанні полягає в тому, щоб використовувати розробку функцій для попередньої обробки ваших даних для видалення функцій, іноді для того, щоб зробити припущення щодо функцій, які, на думку практикуючого, є в даних. Люди звикли до класичної статистики, звикли видаляти параметри.

При використанні глибоких нейронних мереж для табличних даних все ще потрібна розробка функцій, хоча й набагато менше. Потрібна розробка функцій потребує набагато менше обслуговування. В ідеалі аналіз табличних даних із функціями нейронних мереж не видаляється, усі дані можна зберігати та доповнювати.

Деякі функції, можливо, потребують ретельного перегляду, щоб перевірити, чи можуть вони бути дискримінаційними. Див. розділ етики нижче в цій статті.

 

Категориальні та безперервні змінні

Дані матимуть категоричні та безперервні змінні. Безперервні змінні – це числа, такі як вік або вага, вони мають нескінченну кількість значень між будь-якими двома значеннями. Категориальні змінні – це ті, які мають вибір із окремої групи, наприклад, сімейний стан або порода собаки.

Безперервні дані можна вводити в нейронну мережу як числа так само, як ви б піксельні значення в глибоку нейронну мережу.

 

Попередня обробка функції

Навчання глибокої нейронної мережі не виконає всю необхідну розробку функцій самостійно, це виявить нелінійності та взаємодії між функціями.

Там, де перетворення використовуються в даних на основі зображень, натомість препроцесори використовуються для обробки табличних даних заздалегідь, одноразово, перед навчанням.

Ця попередня обробка повинна включати заповнення відсутніх даних. Для безперервних даних відсутні значення можна замінити медіаною для набору даних. Нейронній мережі також важливо знати, що функція була відсутня для цього рядка даних. Можна додати нову функцію, щоб вказати, що в цьому рядку було відсутнє значення для цієї функції, оскільки сама по собі це може бути цінною інформацією. Це запобігає викривленню прогнозів відсутнім значенням функції, водночас залишаючись усвідомленим, що в рядку відсутні дані для функції,

Безперервні змінні можна нормалізувати, віднімаючи середнє значення функції та ділячи її на стандартне відхилення, щоб отримати значення від 0 до 1. Це полегшує навчання нейронної мережі.

Попередня обробка, застосована до навчального набору, має бути застосована до перевірочних і тестових наборів таким же чином.

 

Вбудовування для категоріальних змінних

Для кожної категоріальної змінної може бути створений навчальний набір матриці вагових коефіцієнтів із рядком для кожної категорії/класу в категоріальній змінній. Ці матриці відомі як вбудовування. Результат цієї матриці вбудовування, помножений на один гарячо закодований вектор, що представляє категорію/клас для рядка даних, потім використовується як вхідні дані для нейронної мережі. Вони навчені стати набором упереджень для кожної категорії/класу в межах кожної категоріальної змінної.

Gartner каже, що більшість організацій розвиваються через п’ять рівнів зрілості на своєму шляху з даними.

Як Data Science Enterprise може допомогти вашій організації підвищити рівень?

Базуючись на представленій моделі зрілості, DSE може допомогти компаніям не лише зрозуміти свої індивідуальні недоліки та сильні сторони, але й оцінити організаційну зрілість даних і їх можливості за цими п’ятьма параметрами. Ми часто робимо це за допомогою анкет або інтерв’ю з ключовими зацікавленими сторонами в галузі технологій і бізнесу.

 

Основна увага приділяється нижче 5 вимірам:

Бачення – Чіткість і цілеспрямованість, необхідні для встановлення цілей для науково-дослідних ініціатив у довгостроковій перспективі. Наскільки ці цілі узгоджуються з більшими бізнес-стратегіями організації.

Планування – перетворення цілей науки про дані в плани виконання та надійну короткострокову та довгострокову дорожню карту. Як ретельно вибирати індивідуальні ініціативи для впливу та планувати їх із віхами.

Виконання – реалізація запланованих ініціатив із науки про дані шляхом збирання відповідних команд із вивчення даних, інструментів і процесів. Доступ до відповідних якісних даних, які отримані, трансформовані та ефективно зберігаються. Здатність визначати практичні ідеї, застосовуючи належний рівень аналітики. Уможливлення споживання інформації через оповідання даних.

Реалізація цінностей – запровадження ініціатив наукових даних у всій організації. Планування ефективності за допомогою надійного вимірювання рентабельності інвестицій.

Культура даних – масштабування ініціатив щодо даних у всій організації. Сприяння грамотності даних у всіх командах, щоб користувачі могли приймати рішення, використовуючи дані.

 

Бажаєте отримати більше інформації?

Просто зв'яжіться!

Рішення

AI консалтинг

Чат-бот асистенти

Комп'ютерний зір

Фінансовий скоринг

ОПМ, ВММ та ГДВ

Мілтех

Конструювання запитів

Наукові дослідження

Ставки на спорт (iGaming)

Табличні дані та часові ряди

Про нас

Ми перетворюємо ваші дані, щоб вони слугували вам якнайкраще! 
Наші основні цінності:
 

Інновації

 

Досконалість                                    Справедливість

 

Клієнтоорієнтованість

У пошуках ідеї?

Перегляньте нашу сторінку публікацій (блог), щоб отримати натхнення, дізнавшись про застосування наших продуктів і послуг або популярні приклади використання.

Рекомендуємо  доєднатися у соціальних мережах або просто зв'язатися з нами:

Every day, new happy customers

8

Services

40

Users

30+

Conducted researches