Qu’est-ce que t-SNE ?

t-SNE est un terme utilisé pour désigner un algorithme d’apprentissage non supervisé de réduction de dimension linéaire. Il a pour but de faciliter la visualisation dans des espaces à deux ou trois dimensions. Voyons ensemble tous les détails de cet algorithme, son importance, son fonctionnement, ses avantages et ses limites ainsi que toutes les tendances à venir. Découvrez-en plus sur t-SNE.

 

Qu’est-ce que t-SNE ?

t-SNE provient de l’anglais t-distributed stochastic neighbor embedding. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage non supervisé. Il a été fondé en 2008 par Laurens van der Maaten, chercheur scientifique expert en intelligence artificielle, et Geoffrey Hinton, chercheur scientifique et professeur spécialiste de l’intelligence artificielle. Ces deux pionniers ont conçu cet outil permettant d’étudier des données (data) décrites dans des espaces à forte dimensionnalité.

L’objectif est de représenter des données dans des espaces à deux ou trois dimensions. Il est très réputé et utilisé dans le monde et facilite le visionnage de data détenant beaucoup de descripteurs. Il permet de déterminer un espace de plus petite dimension en préservant les distances entre les points. L’outil utilise des concepts comme la perplexité pour contrôler le nombre de points.

C’est une méthode non linéaire de « feature extraction ». Elle construit une représentation des données de façon à ce que celles qui sont proches dans l’environnement original aient une forte probabilité d’avoir des représentations proches dans une nouvelle étendue. À l’inverse, les datas éloignées dans l’aire d’origine ont une faible probabilité d’avoir des représentations dans le nouvel environnement.

La similarité des données est quantifiée par le biais de calculs probabilistes, calés sur des hypothèses de distribution. Ainsi, les nouvelles représentations se construisent de façon à minimiser la différence entre les probabilités mesurées dans l’espace d’origine. Cet outil est précieux pour la visualisation des datas dans plusieurs domaines (recherche médicale, bio-informatique, structure de données complexes, etc.).

 

Pourquoi est-il important dans l’analyse de données ?

Ce procédé est utilisé pour réduire la dimensionnalité des données en préservant les similarités entre les différents points présents dans l’espace défini. Il est ainsi possible de visualiser des datas complexes dans une aire de dimension réduite (en 2D ou 3D). De cette façon, l’interprétation et la compréhension des relations entre les datas sont facilitées.

De plus, en réduisant la dimensionnalité des données, il aide à identifier les groupes de points similaires dans les données, appelés clusters. Cela est particulièrement pertinent dans le cas d’une segmentation de marché ou d’une classification d’images par exemple.

Enfin, t-distributed stochastic neighbor embedding est important dans l’approfondissement de data car il peut détecter des anomalies dans ces dernières. Dans une aire réduite, il est capable d’identifier les points qui sont isolés ou différents du reste des datas. Aussi, il peut être utilisé en tant que premier algorithme avant d’autres algorithmes d’apprentissage ou de visualisation. 

 

Comment fonctionne t-SNE ?

Le principe est de créer une distribution de probabilité. Dans un premier temps, il calcule les similarités des points dans l’espace originel, en grande dimension. À chaque point, il utilise une mesure de similarité (distance euclidienne ou similarité cosinus). De cette façon, il évalue la structure et la divergence entre les composantes.

En première étape, le procédé normalise ensuite chacun des points. Il calcule les probabilités conditionnelles qui symbolisent la similarité entre ce point et tous les autres points. Ces probabilités sont déterminées grâce à une fonction de similarité basée sur la distance entre les points. Ainsi, plus les points sont identiques, plus la probabilité est élevée. 

Ensuite, il va chercher à réduire l’espace dimensionnel en gardant les similarités des points. Il va initialiser la position de chaque point dans une aire de plus petite dimension. Puis, il va ajuster les positions des points dans l’environnement réduit. De cette façon, il minimisera la différence entre les probabilités conditionnelles dans l’espace réduit et dans l’espace originel.

Enfin, pour modéliser ces similarités dans l’aire réduite, il utilise une v. Cette méthode est utilisée pour mieux représenter les similarités entre chacun des points. Cela évite aussi la concentration excessive de composantes dans un environnement réduit. Pour finir, l’algorithme positionne les points dans la dimension réduite jusqu’à atteindre un état stable. Ce fonctionnement favorise une meilleure présentation de la data.

 

Quels sont les avantages de t-SNE ?

L’outil a pour avantage principal une meilleure visualisation des données de haute dimension. Son pouvoir de réduire la dimensionnalité et de préserver les structures locales est un atout. L’interprétation est facilitée. Il offre aussi la possibilité de préserver chaque structure locale des données. C’est notamment utile dans des domaines comme la recherche ou la composition de datas. Il peut capturer les relations non linéaires entre les composantes, y compris les distances entre les variables. C’est un avantage certain pour la compréhension de la data. 

Il a aussi la particularité d’identifier les clusters, les groupes de points identiques de données ou foyers. Ces foyers sont des regroupements de points similaires dans l’environnement réduit. Le projet permet aussi de visualiser les représentations de caractéristiques issues d’images et de les classer. Enfin, il peut traiter différents types de données : chiffrées, textuelles, imagières. Il peut aussi être ajusté pour répondre à des besoins spécifiques d’étude de données. 

 

Quelles sont les limitations de t-SNE ?

C’est un outil puissant pour la représentation et l’étude de données. Cependant, il a quelques limitations, dont sa complexité computationnelle. En effet, il utilise des concepts fondamentaux de l’informatique qui sont relativement coûteux pour un grand ensemble de données. Le processus itératif peut être long, notamment si le nombre de points est important.

De plus, le procédé comporte des paramètres à configurer, dont la perplexité et le taux d’apprentissage. Ces derniers doivent être réglés de façon adéquate pour avoir de bons résultats. Le choix des paramètres peut être délicat. Aussi, la méthode définit des résultats qui peuvent être subjectifs. La disposition des points dans l’espace diminué est influencée par différents facteurs (paramètres, caractéristiques des datas, etc.). L’interprétation des clusters est donc subjective et dépendante de l’utilisateur.

 

Comment mettre en œuvre t-SNE dans un projet d’analyse de données ?

Pour mettre en œuvre ce processus dans un projet précis, il est nécessaire d’effectuer un prétraitement des données et un nettoyage de celles-ci. Il est aussi utile de choisir les paramètres de l’algorithme : perplexité, nombre de dimensions, taux d’apprentissage, distance entre les variables. Tous ces critères ont un impact sur les résultats obtenus. Ils sont donc primordiaux. 

L’application de cette méthode implique aussi l’utilisation d’une bibliothèque de programmation. C’est important pour appliquer l’algorithme à vos données de manière efficace. Il est nécessaire d’appeler une fonction qui récupère les données en entrée et produit une représentation réduite dans un autre environnement. En faisant cela, il tient aussi compte de la structure des datas et des distances entre les différentes variables.

Ensuite, le visionnage des résultats et l’interprétation des clusters sont primordiaux. Il faut interpréter les tendances et les relations entre les points dans l’environnement réduit. Enfin, il est possible d’intégrer la méthode dans le flux de travail d’étude de données afin de les comprendre et de les impliquer dans une technique d’observation plus approfondie.

Quelles sont les alternatives à t-SNE ?

Il existe bien d’autres alternatives à t-SNE dont UMAP ou PCA. Ils ont la même fonction, mais certaines caractéristiques les différencient.

UMAP : Uniform Manifold Approximation and Projection

Il se définit par une technique de réduction de dimensionnalité très récente. UMAP signifie Uniform Manifold Approximation and Projection. C’est un procédé plus rapide et qui permet de préserver les structures globales de données en gardant une bonne représentation des structures locales. L’idée est d’utiliser une approche basée sur des graphes pour établir une représentation topologique des données. Il calcule les distances par paires. Puis, il construit une structure de points pour ensuite optimiser l’intégration dans un environnement restreint.

PCA : Principal Component Analysis

Il s’agit d’une technique de réduction de dimensionnalité très utilisée. Son but est d’identifier des modèles dans les relations entre les variables et de visualiser ces modèles en plus petit nombre, appelés composantes principales. Ce processus comprend une étape de standardisation, de calcul de matrice et de décomposition des valeurs. Le procédé cherche à trouver les directions principales de variation dans les données. Légèrement moins efficace que t-SNE, il est rapide et pertinent en réduction de dimension.

 

Quelles sont les perspectives d’avenir pour t-SNE dans l’analyse de données ?

L’outil est très réputé dans l’analyse de data. Ses perspectives d’avenir restent prometteuses. L’outil permet d’améliorer l’efficacité computationnelle, dont un meilleur temps de calcul à la clé. Il serait également possible d’appliquer cela à un ensemble de data encore plus important. De plus, le procédé est utilisé avec des données numériques, mais il serait bientôt possible de l’appliquer à d’autres datas. Des données textuelles, biologiques ou provenant de capteurs pourraient être exploitées. 

t-SNE peut être combinée à d’autres techniques d’exploitation de data. Il s’agit de clustering, de classification ou de techniques de visualisation interactives. De plus, des développements pourraient se concentrer sur des approches intégrées. Et pourquoi pas combiner la t-SNE avec d’autres méthodes encore plus évoluées ?