Mar, 2019

智能 EDA: 一个用于自动化探索性数据分析的 R 语言包

PDF
TL;DR此篇论文介绍了 SmartEDA，它是一个用于执行探索性数据分析（EDA）的 R 包。EDA 是开发任何机器学习或统计模型前需要执行的第一步，其目的是通过描述性统计和可视化来帮助初始调查，总结和探索数据。
smartedaexploratory data analysisr packagedescriptive statisticsvisualization
发现论文，激发创造
  • 强化近似探索式数据分析

    这篇论文提出了一种基于深度强化学习的框架，旨在优化采样策略以保持数据分析和洞察流，同时减少交互延迟，通过在 3 个真实数据集上进行评估，证明了该技术相对于基线方法能够保留原始的洞察生成过程。

    Dec, 2022

  • 通过稳定平衡点实现高性能的探索性数据分析（EDA）

    本文提出了基于稳定平衡点（SEP）的框架，通过利用 SEP 作为代表点，旨在为大规模数据集生成高质量的聚类和数据可视化。与先前的聚类和数据可视化方法相比，该方法的一个非常独特的属性是 SEP 将直接编码数据集的聚类特性，从而允许在大规模数据分析任务中显著提高计算效率和解决方案质量。

    Jun, 2023

  • 自动贝叶斯密度分析

    使用 Automatic Bayesian Density Analysis (ABDA) 这种自动工具进行数据类型和似然度发现、异常检测和相关结构挖掘，以提供准确的密度估计，大大减少了对统计专家的依赖，使探索性数据分析更容易使用。

    Jul, 2018

  • EDALearn: 面向 EDA 研究的全面 RTL 到最终工艺工具（Signoff EDA）的性能基准测试

    机器学习在电子设计自动化（EDA）和大规模集成电路（VLSI）设计中的应用引起了大量研究关注，本研究介绍了 EDALearn，一个综合的开源基准套件，特别用于 EDA 中的机器学习任务，以促进不同技术节点之间的机器学习可迁移性研究，并提供详细的数据分析，以帮助用户充分理解数据属性和分布。

    Dec, 2023

  • ChatEDA: 基于大型语言模型的 EDA 自主代理

    ChatEDA 是一个由大型语言模型 AutoMage 支持的自主代理系统，通过有效管理任务规划、脚本生成和任务执行，实现了从 RTL 到 GDSII 的设计流程简化，并且在处理多样化需求方面表现出卓越的性能。

    Aug, 2023

  • 事件检测探索工具：一个交互式工具用于探索事件检测

    本论文提出了一个交互式易于使用的工具 ——ED Explorer，用于探索 Event Detection（ED）数据集和模型，帮助领域专家和非专家更好地理解 ED 任务并优化 MAVEN 数据集。

    Apr, 2022

  • XInsight: 因果推理视角下的可解释数据分析

    本研究首次提出了一种透明且可解释的数据分析方法，称为 eXplainable Data Analysis (XDA)，该方法通过提供定性和定量的因果和非因果语义解释，显著提高了人类对数据分析结果的理解和信心，并为精确数据解释和决策提供了帮助。为此，我们设计了一个名为 XInsight 的通用框架来提取因果图，将因果原语转换为 XDA 语义，并量化每个解释对数据事实的定量贡献。实验证明 XInsight 具有高度的可行性。

    Jul, 2022

  • 一种 Verilog 自动完成的深度学习框架 —— 向设计和验证自动化

    本文提出一种基于深度学习的 Verilog 自动补全模型的训练框架，该框架通过将通用编程语言预训练模型与类似目标下游任务的数据集集成并进行微调来验证，实验结果表明，该框架相比于从头开始训练的模型，具有更好的 BLEU、ROUGE-L 和 chrF 评分。

    Apr, 2023

  • DriveML: 一个用于自动驾驶机器学习的 R 软件包

    本文介绍了一个名为 DriveML 的自动机器学习工具包，可用于自动数据准备，特征工程，模型构建和模型解释，并与其他相关工具包进行了比较。研究表明，DriveML 表现最佳，能够减少开发时间，降低开发人员的错误，优化机器学习模型并提高可重复性。

    May, 2020

  • 基于显著性的分布估计算法

    提出一种基于紧凑遗传算法的 EDA 方法，只更新经历考虑后的信息，证明了该方法可在近线性时间内优化 OneMax、LeadingOne 和 BinVal 等基准函数，对于其他 EDA 和进化算法还未有类似的结果。同时证明了其他两种算法无法在多项式时间内优化 OneMax。

    Jul, 2018