Уже несколько лет подряд алгоритмы машинного обучения находят применение в различных областях. Одной из таких областей может стать и аналитика различных событий в политической сфере, например: прогнозирование результатов голосования, разработка механизмов кластеризации принятых решений, анализ деятельности политических акторов. В этой статье я постараюсь поделиться результатом одного из исследований в этой области.

Постановка задачи

Современные средства машинного обучения позволяют трансформировать и визуализировать большой объем данных. Этот факт позволил провести анализ деятельности политических партий путем трансформирования голосований за 4 года в самоорганизуемое пространство точек отображающее поведение каждого из депутатов.

Каждый политик самовыразился по факту двенадцати тысяч голосований. Каждое голосование может принимать одно из пяти вариантов (не пришел в зал, пришел но пропустил голосование, проголосовал “за”, “против” или воздержался).

Наша задача — трансформировать все результаты голосования в точку в трехмерном евклидовом пространстве отражающую некую взвешенную позицию.

Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку зачастую неудобно обучать алгоритмы на сотне признаков, среди которых может быть множество зашумленных и/или линейно зависимых, от них нам, конечно, хотелось бы избавиться. Наконец, уменьшение размерности пространства значительно ускоряет обучение моделей, а все мы знаем, что время — это наш самый ценный ресурс.

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это новый алгоритм уменьшения размерности, библиотека с реализацией которого вышла совсем недавно. Авторы алгоритма считают, что UMAP способен бросить вызов современным моделям снижения размерности, в частности, t-SNE, который на сегодняшний день является наиболее популярным. По результатам их исследований, у UMAP нет ограничений на размерность исходного пространства признаков, которое необходимо уменьшить, он намного быстрее и более вычислительно эффективен, чем t-SNE, а также лучше справляется с задачей переноса глобальной структуры данных в новое, уменьшенное пространство.

В данной статье мы постараемся разобрать, что из себя представляет UMAP, как настраивать алгоритм, и, наконец, проверим, действительно ли он имеет преимущества перед t-SNE.

Everyone uniquely perceives texts, regardless of whether this person reads news on the Internet or world-known classic novels. This also applies to a variety of algorithms and machine learning techniques, which understand texts in a more mathematical way, namely, using high-dimensional vector space.

This article is devoted to visualizing high-dimensional Word2Vec word embeddings using t-SNE. The visualization can be useful to understand how Word2Vec works and how to interpret relations between vectors captured from your texts before using them in neural networks or other machine learning algorithms. As training data, we will use articles from Google News and classical literary works by Leo Tolstoy, the Russian writer who is regarded as one of the greatest authors of all time.

We go through the brief overview of t-SNE algorithm, then move to word embeddings calculation using Word2Vec, and finally, proceed to word vectors visualization with t-SNE in 2D and 3D space. We will write our scripts in Python using Jupyter Notebook.

Чем больше пользователей у вашего сервиса, тем выше вероятность, что им понадобится помощь. Чат с техподдержкой — очевидное, но довольно дорогое решение. Но если применить технологии машинного обучения, можно неплохо сэкономить.

Отвечать на простые вопросы сейчас может и бот. Более того, чат-бота можно научить определять намерения пользователя и улавливать контекст так, чтобы он мог решить большинство проблем пользователей без участия человека. Как это сделать, помогут разобраться Владислав Блинов и Валерия Баранова — разработчики популярного помощника Олега.



Двигаясь от простых методов к более сложным в задаче разработки чат-бота, разберем вопросы практической реализации и посмотрим, какой прирост качества можно получить и сколько это будет стоить.

Работая над статьей «Глубокое обучение на R...», я несколько раз встречал упоминание t-SNE — загадочной техники нелинейного снижения размерности и визуализации многомерных переменных (например, здесь), был заинтригован и решил разобраться во всем в деталях. t-SNE это t-distributed stochastic neighbor embedding. Русский вариант с «внедрением соседей» в некоторой мере звучит нелепо, поэтому дальше буду использовать английский акроним.

До:



После:



Заинтригованы? Но обо всем по порядку.

t-SNE

t-SNE — это очень популярный алгоритм, который позволяет снижать размерность ваших данных, чтобы их было проще визуализировать. Этот алгоритм может свернуть сотни измерений к всего двум, сохраняя при этом важные отношения между данными: чем ближе объекты располагаются в исходном пространстве, тем меньше расстояние между этими объектами в пространстве сокращенной размерности. t-SNE неплохо работает на маленьких и средних реальных наборах данных и не требует большого количества настроек гиперпараметров. Другими словами, если взять 100 000 точек и пропустить их через эту волшебный черный ящик, на выходе мы получим красивый график рассеяния.

Каждый из нас воспринимает тексты по-своему, будь это новости в интернете, поэзия или классические романы. То же касается алгоритмов и методов машинного обучения, которые, как правило, воспринимают тексты в математической в форме, в виде многомерного векторного пространства.

Статья посвящена визуализации при помощи t-SNE рассчитанных Word2Vec многомерных векторных представлений слов. Визуализация позволит полнее понять принцип работы Word2Vec и то, как следует интерпретировать отношения между векторами слов перед дальнейшем использованием в нейросетях и других алгоритмах машинного обучения. В статье акцентируется внимание именно на визуализации, дальнейшее исследование и анализ данных не рассматриваются. В качестве источника данных мы задействуем статьи из Google News и классические произведения Л.Н. Толстого. Код будем писать на Python в Jupyter Notebook.