K:
Miksi datan visualisoinnista on hyötyä koneoppimisalgoritmeille?
V:Tietojen visualisoinnin kurinalaisuus antaa meille käytännöllisesti rajattomia tapoja osoittaa, mitä koneoppimisalgoritmeilla tapahtuu. Kannattaa miettiä tarkalleen, miksi datan visualisointi on niin tärkeää ja miksi se vapauttaa niin paljon luovaa voimaa niin monille ihmisille, jotka ovat mukana koneoppimisprosesseissa.
Ymmärtääksesi datan visualisoinnin arvon koneoppimisessa tarkastele mitä tahansa algoritmeja, joita käytetään näiden uraauurtavien ja innovatiivisten ohjelmien luomiseen.
Yksi yksinkertaisimmista on päätöksentekopuu. Päästämättä aktivointitoimintoihin tai piilotettuihin kerroksiin tai vastaavaan, päätöksentekopuu on yksinkertaisesti binaarisolmujen joukko. Mutta jopa yksinkertaisen päätöksenteon puuta on ihmisille erittäin vaikea kuvata tai siitä kirjoittaa. Se on paljon helpompaa, kun se visualisoidaan näytöllä tai sivulla. Kun näet jokaisen solmun ja sen yhteydet muihin solmuihin, koko asia tulee helposti ilmeiseksi.
Otetaan nyt yksi bysanttilaisimmista ja yksityiskohtaisimmista koneoppimisalgoritmityypeistä - hermoverkko.
Tietyllä tavalla hermoverkot ovat todella kokoelmia koneoppimisalgoritmeja. Perusasetukset koostuvat tulokerroksesta, piilotetut kerrokset ja lähtökerros. Aktivointitoiminnot auttavat yksittäisiä digitaalisia hermosoluja käsittelemään painotettuja tuloja.
Kaikki nämä kohteet ja kaikki nämä prosessit selitetään paljon helpommin datan visualisoinnin kautta kuin sanallisten tai kirjallisten kuvausten avulla. Voit sanoa, että hermostoverkossa on painotettuja tuloja virtaamassa tulokerrokseen ja että ne yhdistyvät johonkin piilotettuun kerrokseen ja konsolidoituvat annettuun tulokseen, mutta kun käytät visuaalista kuvaa osoittamaan, miten tämä toimii, ihmisen silmä ja ihminen aivojen salpa siihen paljon suoremmalla ja hyödyllisemmällä tavalla.
Tietyssä mielessä voit nähdä datan visualisoinnin voiman edes ottamatta huomioon koneoppimista. Lineaarisen ohjelmoinnin päivinä kääntäjät ja tietokonekielistudiot tekivät ohjelmoijille valinnan asettaa vaiheittainen testiohjelma, jossa he voisivat tarkistaa muuttujien arvot pienissä visuaalisissa ruuduissa. Tämä auttoi jälleen kerran näyttämään, mitä tapahtuu suorituksessa, paljon paremmin kuin vain koodikannan lukeminen.
Koneoppiminen on hyperintensiivistä ohjelmointia - se on todennäköistä ohjelmointia, ja siksi datan visualisointi todella auttaa meitä pääsemään ympärillemme, mitä tietyn algoritmin tai prosessin kanssa tapahtuu.
