Saturs
Prezentēja: AltaML
J:
Kāpēc datu vizualizācija ir noderīga mašīnmācīšanās algoritmiem?
A:
Datu vizualizācijas disciplīna dod mums praktiski bezgalīgus veidus, kā parādīt visu, kas notiek ar mašīnmācīšanās algoritmiem. Ir vērts padomāt, kāpēc tieši datu vizualizācija ir tik svarīga un kāpēc tā atbrīvo tik daudz radoša spēka tik daudziem cilvēkiem, kuri iesaistās mašīnmācīšanās procesos.
Lai saprastu datu vizualizācijas vērtību mašīnmācībā, vienkārši apskatiet visus algoritmus, kas tiek izmantoti šo revolucionāro un novatorisko programmu izveidošanai.
Viens no vienkāršākajiem ir lēmumu koks. Neielaižoties aktivizācijas funkcijās, slēptajos slāņos vai kaut kas tamlīdzīgs, lēmumu koks ir vienkārši bināro mezglu kopas. Bet pat vienkāršu lēmumu koku cilvēkiem ir ļoti grūti aprakstīt vai rakstīt. Tas ir daudz vienkāršāk, ja to vizualizē ekrānā vai lapā. Kad redzat katru mezglu un tā savienojumus ar citiem mezgliem, visa lieta kļūst viegli pamanāma.
Tagad ļauj ņemt vienu no bizantiskākajiem un sarežģītākajiem mašīnmācīšanās algoritmu veidiem - neironu tīklu.
Dažos veidos neironu tīkli patiešām ir mašīnmācīšanās algoritmu kolekcijas. Pamata iestatīšana sastāv no ievades slāņa, slēptiem slāņiem un izvades slāņa. Aktivizācijas funkcijas palīdz atsevišķiem digitālajiem neironiem apstrādāt svarus.
Visi šie elementi un visi šie procesi ir daudz vieglāk izskaidrojami, izmantojot datu vizualizāciju, nekā mutiski vai rakstiski apraksti. Jūs varat teikt, ka neironu tīklā ir svērtas ieejas, kas ieplūst ievades slānī, un ka tās saplūst kādā slēptā slānī un apvienojas noteiktā izvadē, bet, kad izmantojat vizuālu figūru, lai parādītu, kā tā darbojas, cilvēka acs un cilvēks smadzeņu fiksators daudz tiešākā un noderīgākā veidā.
Savā ziņā jūs varat redzēt datu vizualizācijas spēku, pat neņemot vērā mašīnmācīšanos. Lineārās programmēšanas dienās kompilatori un datoru valodas studijas programmētājiem ļautu izvēlēties iestatīt pakāpenisku testa programmu, kurā viņi varētu pārbaudīt mainīgo lielumus mazās vizuālās ailēs. Tas atkal palīdzēja parādīt, kas notiek izpildē, daudz labāk nekā tikai koda bāzes lasīšana.
Mašīnmācība ir hiperintensīva programmēšana - tās iespējamā programmēšana un tas ir iemesls, kāpēc datu vizualizācija patiešām palīdz mums apdomāties, kas notiek ar jebkuru noteiktu algoritmu vai procesu.