Вопрос или проблема
Я работаю над проектом в области машинного обучения, где мы хотим визуализировать движения в высокоразмерном, но разреженном векторном пространстве (например, вектор 1×75, где большинство элементов закодированы в формате one-hot или по модулю 3). Поскольку визуализация в основном нужна для того, чтобы помочь нам понять, как наша модель учится и перемещается по пространству возможных выходов в ходе заданного процесса обучения, мы хотим использовать что-то, что быстро настраивается в каждом случае. Я имею общее представление о tsne и umap и достаточно много опыта с автокодировщиками, но предпочел бы вариант, который требует минимальных затрат на обучение и может просто быстро отображаться в 2D для целей визуализации (вместо обучения новой модели визуализации для каждой итерации). Какие быстрые/простые методы уменьшения размерности могут подойти для такого типа применения?
Не уверен, в чем именно заключается ваша проблема с tsne или umap, но одним быстрым способом уменьшения размерности, который недорог в вычислительном плане, если интерпретируемость не является важным критерием, может быть “случайная проекция”. Однако я обычно выбираю PCA, так как часто хочу иметь некоторую интерпретируемость.
СОМ? Или их потомки? Самоорганизующиеся карты. Существуют более развитые версии, но я считаю, что они достаточно устойчивы, если вы можете предоставить им метрики, которые интересны для использования в их кластеризации на основе таких входных данных (помимо самих данных).
Я интересуюсь, можно ли использовать это в латентном пространстве моделей с использованием упорядоченных кодировок переменных, о которых вы упомянули. Надеюсь, я правильно понял ваш вопрос. Я не знаю акронимов. Как те, которые вы упомянули, они, возможно, уже используют такие инструменты. Я не думаю, что СОМ в своей оригинальной форме требует серьезных затрат на обучение.
Ответ или решение
Существует несколько быстрых и простых методов снижения размерности, которые могут подойти для вашей задачи визуализации движений в высокоразмерном и разреженном векторном пространстве. В свете ваших требований по минимизации времени на настройку и обучение, я бы хотел поделиться с вами несколькими подходами:
-
Метод случайного проекции (Random Projection): Это один из самых простых и быстрых методов снижения размерности. Он основан на проекции данных в низкоразмерное пространство с помощью случайной матрицы. Этот метод часто используется именно из-за своей высокой вычислительной эффективности и простоты реализации. Однако, стоит помнить, что он может уступать более сложным техникам в плане качества представления данных.
-
Анализ главных компонент (PCA): Хотя PCA требует некоторой предварительной настройки, он все равно достаточно быстр и интуитивно понятен. Этот метод позволяет сохранить максимальную дисперсию в данных при уменьшении размерности. Для использования PCA вам потребуется выполнить только несколько шагов: централизация данных и вычисление собственных векторов и собственных значений. В большинстве библиотек машинного обучения, таких как Scikit-Learn, эти функции предоставляются ‘из коробки’.
-
t-SNE и UMAP: Несмотря на то что вы упомянули их, стоит отметить, что t-SNE и UMAP могут быть использованы для быстрой визуализации, если заранее зафиксированы параметры. t-SNE лучше подходит для структурированных данных, а UMAP может быть более предпочтительным для различных форматов данных благодаря своей гибкости. Если у вас уже есть опыт работы с этими методами, они могут быть реализованы с минимальными временными затратами при использовании заранее подобранных гиперпараметров.
-
Самоорганизующиеся карты (SOM): Если ваша задача включает в себя не только визуализацию, но и понимание структуры данных, самоорганизующиеся карты могут быть полезными. Они требуют меньших затрат на обучение и могут быть применены для визуализации и кластеризации данных.
-
Метод изолирующего леса (Isolation Forest): Если интерес представляет не столько визуализация, сколько выявление аномалий в данных, вы можете рассмотреть использование методов на основе случайных деревьев, таких как Isolation Forest. Этот метод хорошо работает на разреженных данных и может быть использован для быстрой визуализации.
Запомните, что выбор метода зависит не только от вычислительных ресурсов, но и от специфики ваших данных и задач. Каждый из предложенных методов имеет свои плюсы и минусы, поэтому вам стоит попробовать несколько из них, чтобы определить, какой наиболее целесообразен для вашего конкретного случая.