Enhanced Visualization of Customized Manufacturing Data

Recently, customized manufacturing is gaining much momentum. Consumers do not want mass-produced products but are looking for unique and exclusive ones. It is especially evident in the furniture industry. As it is necessary to set an individual price for each individually manufactured product, companies face the need to quickly estimate a preliminary cost and price as soon as an order is received. The task of estimating costs as precise and timely as possible has become critical in customized manufacturing. The cost estimation problem can be solved as a prediction problem using various machine learning (ML) techniques. In order to obtain more accurate price prediction, it is necessary to delve deeper into the data. Data visualization methods are excellent for this purpose. Moreover, it is necessary to consider that the managers who set the price of the product are not ML experts. Thus, data visualization methods should be integrated into the decision support system. On the one hand, these methods should be simple, easily understandable and interpretable. On the other hand, the methods should include more sophisticated approaches that allowed reveal hidden data structure. Here, dimensionality-reduction methods can be employed. In this paper, we propose a data visualization process that can be useful for data analysis in customized furniture manufacturing to get to know the data better, allowing us to develop enhanced price prediction models

Metrik Öğrenmesi Kullanarak Çeşitli Kanser Dokularına Ait Mikro Dizi Gen Verilerinin Sınıflandırılması

Kanserli dokuların heterojen doğası gereği birçok kanserin alt türü vardır, ve bu alt türler tespit edilmedikçe kanser tedavisi hedefi bulamaz. Mikrodizi gen teknolojisi ve veri teknolojisinin gelişmesiyle beraber, son yıllarda kanserli dokulara ait mikro dizi gen ifadesi verilerini kullanarak makine öğrenmesi yardımıyla kanserlerin alt türünü tespit etmek yaygınlaşmıştır. Fakat burada asıl problem, veri setinde her bir gene bir özniteliğin karşılık gelmesi, bu yüzden yüksek boyut probleminin ortaya çıkmasıdır. Bu çalışmada üç farklı metrik öğrenmesi metodu (LMNN, ITML ve NCA) ayrı ayrı kullanılarak çeşitli kanser türlerine ait mikro dizi gen veri setleri boyutu azaltılmış uzaylara transfer edilmiştir. Bu sayede, PCA gibi klasik boyut azaltma yöntemlerinden farklı olarak boyutu azaltılmış uzayda, aynı sınıfa (kanser alt türüne) ait örnekleri birbirine yaklaştırılırken, farklı sınıflara ait örnekleri birbirinden uzaklaştırılmıştır. t-SNE metodu yardımıyla azaltılmış boyutlu uzaylar görüntülenerek sınıfların birbirinden ayrıştığı teyit edilmiştir. İlaveten, bu yeni uzaylarda sınıflama algoritmalarının daha performanslı çalıştığını göstermek amacıyla, k-NN, en yakın merkez ve LVQ gibi örnek temelli (instance-based) sınıflama algoritmaları çalıştırılmış ve bu algoritmaların kanser türlerini tespit etmede orjinal uzaydaki performanslarına göre yaklaşık %30'a kadar performanslarının arttığı gözlemlenmiştir

k-Nearest Neighbour Classifiers - A Tutorial

Perhaps the most straightforward classifier in the arsenal or Machine Learning techniques is the Nearest Neighbour Classifier – classification is achieved by identifying the nearest neighbours to a query example and using those neighbours to determine the class of the query. This approach to classification is of particular importance because issues of poor run-time performance is not such a problem these days with the computational power that is available. This paper presents an overview of techniques for Nearest Neighbour classification focusing on; mechanisms for assessing similarity (distance), computational issues in identifying nearest neighbours and mechanisms for reducing the dimension of the data.This paper is the second edition of a paper previously published as a technical report . Sections on similarity measures for time-series, retrieval speed-up and intrinsic dimensionality have been added. An Appendix is included providing access to Python code for the key methods