T:
Bakit kapaki-pakinabang ang visualization ng data para sa mga algorithm ng pagkatuto ng makina?
A:Ang disiplina ng visualization ng data ay nagbibigay sa amin ng halos walang katapusang mga paraan upang maipakita ang nangyayari sa mga algorithm ng pagkatuto ng machine. Ito ay nagkakahalaga ng pag-iisip tungkol sa eksaktong kung bakit napakahalaga ng visualization ng data, at kung bakit pinakawalan nito ang napakaraming kapangyarihang malikhaing para sa napakaraming tao na nakikisali sa mga proseso ng pag-aaral ng machine.
Upang maunawaan ang halaga ng visualization ng data para sa pag-aaral ng makina, tingnan lamang ang alinman sa mga algorithm na ginagamit upang lumikha ng mga groundbreaking at makabagong mga programa.
Ang isa sa pinakasimpleng ay ang puno ng desisyon. Nang walang pagkuha ng mga pag-andar ng pag-activate o mga nakatagong layer o anumang tulad nito, ang puno ng pagpapasya ay mga hanay lamang ng mga binary node. Ngunit kahit na ang simpleng puno ng desisyon ay napakahirap para sa mga tao na ilarawan o isulat ang tungkol. Ito ay mas madali kapag na-visualize sa isang screen o sa isang pahina. Kapag nakita mo ang bawat node at ang mga koneksyon nito sa iba pang mga node, ang buong bagay ay magiging maliwanag.
Ngayon gawin natin ang isa sa mga pinaka-byzantine at detalyadong mga uri ng pag-aaral ng algorithm ng algorithm - ang neural network.
Sa ilang mga paraan, ang mga neural network ay talagang mga koleksyon ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine. Ang pangunahing pag-setup ay binubuo ng isang layer ng input, nakatagong mga layer at isang output layer. Ang mga pag-andar ng pag-activate ay tumutulong sa indibidwal na mga digital na neuron upang maproseso ang mga timbang na input.
Ang lahat ng mga item na ito at ang lahat ng mga prosesong ito ay mas madaling ipinaliwanag sa pamamagitan ng data visualization kaysa sa mga ito sa pamamagitan ng pandiwang o nakasulat na mga paglalarawan. Maaari mong sabihin na ang isang neural network ay may timbang na mga input na dumadaloy sa isang input layer, at na sila ay nag-iisa sa ilang mga nakatagong layer at pagsamahin sa isang naibigay na output, ngunit kapag gumamit ka ng isang visual na pigura upang ipakita kung paano ito gumagana, ang mata ng tao at ang tao utak ng utak sa na sa isang mas direkta at kapaki-pakinabang na paraan.
Sa isang kahulugan, makikita mo ang lakas ng visualization ng data kahit na hindi isinasaalang-alang ang pag-aaral ng makina. Bumalik sa mga araw ng linear programming, compiler at computer language studio ay bibigyan ng mga programmer ang pagpipilian upang magtakda ng isang hakbang na pagsubok na programa kung saan maaari nilang suriin ang mga halaga ng mga variable sa maliit na visual box. Muli, nakatulong ito upang ipakita kung ano ang nangyayari sa isang pagpapatupad na mas mahusay kaysa sa pagbabasa lamang sa isang base ng code.
Ang pag-aaral ng makina ay hyper-intensive programming - ito ay probabilistic programming at iyon ang dahilan kung bakit talagang makakatulong sa amin ang pag-visualize ng data upang makuha ang aming mga ulo sa kung ano ang nangyayari sa anumang naibigay na algorithm o proseso.
