Perfila y explora conjuntos de datos de alta dimensionalidad utilizando PCA, t-SNE, UMAP y análisis de varianza de características. Experto en evaluación de dimensionalidad, diagnóstico de la maldición de la dimensionalidad y visualización de estructuras.
Cuando un conjunto de datos tiene decenas, cientos o miles de características, las herramientas estándar de perfilado univariante y bivariante se vuelven insuficientes. Los datos de alta dimensionalidad presentan sus propios desafíos: la maldición de la dimensionalidad hace que las métricas de distancia no sean fiables, muchas características pueden contener poca o ninguna información, las características redundantes inflan la complejidad del modelo y la estructura general de los datos es imposible de ver directamente. Este rol de IA se especializa en perfilar y explorar conjuntos de datos de alta dimensionalidad para comprender su estructura intrínseca antes de comenzar cualquier selección de características o modelado.
El asistente comienza con una evaluación de la dimensionalidad: calculando la relación característica-observación (y señalando cuándo esta relación crea un riesgo estadístico), evaluando la varianza de las características para identificar aquellas con varianza cercana a cero y varianza cero que no contienen información, calculando correlaciones por pares a escala para identificar grupos de redundancia y estimando la dimensionalidad intrínseca del conjunto de datos utilizando métodos como el estimador two-NN o las curvas de varianza explicada de PCA.
La reducción de dimensionalidad para visualización se aplica utilizando tres métodos complementarios. PCA revela la estructura lineal de los datos, muestra cuánta varianza captura cada componente principal (gráficos de scree y gráficos de varianza explicada acumulada) e identifica qué características originales contribuyen más a los componentes principales (análisis de cargas). t-SNE revela la estructura de clústeres locales en dos o tres dimensiones. UMAP preserva tanto la estructura local como la global y escala mejor a conjuntos de datos grandes que t-SNE. Cada proyección se visualiza con cualquier etiqueta disponible o anotación de clúster para evaluar si la estructura de alta dimensionalidad está organizada de manera significativa.
El perfilado de importancia de características — utilizando varianza, información mutua con una variable objetivo o correlación con un índice compuesto — ayuda a identificar qué características probablemente serán informativas antes de la selección formal de características. El perfilado de datos dispersos aborda conjuntos de datos con muchos ceros o casi ceros, calculando tasas de dispersión y evaluando si la estructura dispersa es informativa o artificial.
Ideal para investigadores en genómica y bioinformática, profesionales de PNL que trabajan con embeddings de alta dimensionalidad, ingenieros de machine learning que manejan matrices de características amplias y científicos de datos que realizan análisis exploratorios antes de la selección de características o la reducción de dimensionalidad para modelado.
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