Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03288.jsonl.gz/1049

Verbesserte Darstellung von Datenbeziehungen und erhöhte Modellleistung dank Topologischer Datenanalyse (TDA)
Verborgene Zusammenhänge in Daten entdecken
Zielsetzung
Die Analyse reichhaltiger und umfangreicher Finanzdaten mit dem Ziel, "verborgene Strukturen" aufzudecken, ist eine herausfordernde Aufgabe. Wenn nur zwei oder drei Aspekte von Interesse sind, können diese Informationen leicht auf einem Koordinatensystem platziert werden, um einfache Einblicke zu gewinnen, aber bei potenziell Dutzenden von Datendimensionen ist ein neuer Ansatz erforderlich. Es werden intelligentere, bessere Werkzeuge benötigt, um mehr über die Daten zu erfahren, sie zu visualisieren, zu gruppieren und aussagekräftige Merkmale zu erstellen, um zuverlässige Vorhersagen zu erstellen.
Erkenntnisse & Aktivitäten
Die Topologische Datenanalyse (TDA) ist ein noch wenig bekanntes Instrument, das eine effektive Arbeit mit hochdimensionalen Daten ermöglicht. Bei der TDA werden Daten als ein mathematisches Objekt betrachtet mit dem Ziel die "Gestalt" dieses Objekts zu charakterisieren. TDA ist in der Lage, hochdimensionale Daten in einer verständlicheren Form darzustellen. Eine Möglichkeit dazu besteht darin, Daten als "topologisches Netzwerk" darzustellen. Diese Art von Netzwerk ermöglicht eine aufschlussreiche Segmentierung der Daten, die wiederum die Möglichkeit bietet, relevante "topologische Merkmale" identifizieren.
Ergebnisse
TDA ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um Erkenntnisse aus komplexen Techniken zu gewinnen. Durch die Konzentration auf topologische Invarianten ist Knowledge Lab in der Lage, Untergruppen in den Daten zu entdecken, die mit anderen Methoden unentdeckt bleiben. Durch TDA visualisieren wir komplexe Daten, gewinnen tiefere Einblicke und finden "verborgene Strukturen". Das Ergebnis ist eine Konzentration auf die relevanten Aspekte der Daten und damit die Schaffung eines höheren Unternehmenswertes.