Sisu
Esitanud: AltaML
K:
Miks on andmete visualiseerimine kasulik masinõppe algoritmide jaoks?
A:
Andmete visualiseerimise distsipliin annab meile praktiliselt lõpmatuid võimalusi, kuidas masinõppe algoritmidega toimuvat näidata. Tasub mõelda täpselt selle üle, miks andmete visualiseerimine on nii oluline ja miks see vabastab nii palju loomingulist jõudu paljudele inimestele, kes osalevad masinõppe protsessides.
Andmete visualiseerimise väärtuse mõistmiseks masinõppes vaadake lihtsalt kõiki algoritme, mida kasutatakse nende murranguliste ja uuenduslike programmide loomisel.
Üks lihtsamaid on otsustuspuu. Ilma aktiveerimisfunktsioonide, varjatud kihtide või muu sellisega tutvumata on otsustuspuu lihtsalt kahendsõlmede komplektid. Kuid isegi lihtsat otsustuspuud on inimestel väga raske kirjeldada või sellest kirjutada. See on ekraanil või lehel visualiseerituna palju lihtsam. Kui näete iga sõlme ja selle ühendusi teiste sõlmpunktidega, muutub kogu asi hõlpsalt nähtavaks.
Nüüd lubage võtta üks kõige bütsantsemaid ja keerukamaid masinõppe algoritmide tüüpe - närvivõrk.
Mõnes mõttes on närvivõrgud tõesti masinõppe algoritmide kogumid. Põhiseadistus koosneb sisendkihist, peidetud kihtidest ja väljundkihist. Aktiveerimisfunktsioonid aitavad üksikutel digitaalsetel neuronitel kaalutud sisendeid töödelda.
Kõiki neid üksusi ja kõiki neid protsesse on andmete visualiseerimise kaudu palju lihtsam selgitada kui suuliste või kirjalike kirjelduste kaudu. Võite öelda, et närvivõrgus on sisendkihti voolanud kaalutud sisendid ja need koonduvad mingisse peidetud kihti ja koonduvad antud väljundiks, kuid kui kasutate visuaalset joonist selle toimimiseks, siis inimese silm ja inimene aju lukustus sellele palju otsesemal ja kasulikumal viisil.
Teatud mõttes näete andmete visualiseerimise võimsust isegi ilma masinõpet arvesse võtmata. Lineaarse programmeerimise päevil annaksid kompilaatorid ja arvutikeele stuudiod programmeerijatele valiku seada sammhaaval testimisprogramm, kus nad saaksid muutujate väärtusi kontrollida väikestes visuaalsetes kastides. See aitas jällegi näidata, mis teostuses juhtub, palju paremini kui lihtsalt koodibaasi lugemine.
Masinõpe on hüperintensiivne programmeerimine - selle tõenäoline programmeerimine ja see aitabki andmete visualiseerimisel tõepoolest meil kõigil algoritmi või protsessiga toimuval ringi liikuda.