Общение с вашим набором данных с использованием байесовского вывода.
Использование байесовского вывода для взаимодействия с вашим набором данных.
Возможность задавать вопросы вашему набору данных всегда представляла собой увлекательную перспективу. Вы удивитесь, насколько легко можно научиться локальной байесовой модели, которую можно использовать для опроса вашего набора данных.
С появлением моделей типа chatGPT стало доступным для широкой аудитории анализировать собственные данные и, так сказать, «задавать вопросы». Хотя это замечательно, такой подход имеет и недостатки, когда он используется как аналитический шаг в автоматизированных конвейерах. Это особенно актуально, когда результаты моделей могут иметь значительное влияние. Чтобы сохранить контроль и гарантировать точность результатов, мы также можем использовать байесовские выводы для взаимодействия с нашим набором данных. В этом блоге мы рассмотрим шаги по изучению байесовской модели и применению доказывающей математики на данных о заработной плате в области науки о данных. Я продемонстрирую, как создать модель, позволяющую задавать вопросы вашему набору данных и поддерживать контроль. Вы удивитесь, насколько легко создать такую модель с использованием библиотеки bnlearn.
Введение
Извлечение ценной информации из наборов данных является постоянным вызовом для ученых в области данных и аналитиков. Модели подобные ChatGPT упростили интерактивный анализ наборов данных, но в то же время они могут стать менее прозрачными и даже неизвестно, почему делаются определенные выборы. Надежда на такие черные ящики далека от идеала в автоматизированных аналитических конвейерах. Создание прозрачных моделей особенно важно, когда результаты модели имеют влияние на принимаемые действия.
Способность эффективно общаться с наборами данных всегда была увлекательной перспективой как для исследователей, так и для практиков.
В следующих разделах я сначала представлю библиотеку bnlearn [1], о том, как изучать причинно-следственные связи. Затем я продемонстрирую, как изучать причинно-следственные связи с использованием смешанного набора данных и как применять доказывающую математику для эффективного запроса набора данных. Посмотрим, как байесовский вывод может помочь нам взаимодействовать с нашими наборами данных!
