P:
Zašto je vizualizacija podataka korisna za algoritme strojnog učenja?
A:Disciplina vizualizacije podataka pruža nam praktički beskonačne načine da pokažemo što se događa s algoritmima strojnog učenja. Vrijedno je razmisliti zašto je vizualizacija podataka toliko bitna i zašto oslobađa toliko kreativne snage za toliko mnogo ljudi koji su uključeni u procese strojnog učenja.
Da biste razumjeli vrijednost vizualizacije podataka za strojno učenje, pogledajte neki od algoritama koji se koriste za stvaranje ovih revolucionarnih i inovativnih programa.
Jedno od najjednostavnijih je stablo odluka. Bez ulaska u funkcije aktiviranja ili skrivenih slojeva ili bilo čega sličnog, stablo odluka su jednostavno skupovi binarnih čvorova. Ali čak je i stablo jednostavnih odluka ljudima vrlo teško opisati ili napisati. Mnogo je lakše kad se vizualizira na zaslonu ili na stranici. Kad vidite svaki čvor i njegove veze s drugim čvorovima, cijela stvar postaje vidljiva.
Sada uzmimo jednu od najazantičnijih i najsloženijih vrsta algoritama strojnog učenja - neuronsku mrežu.
Na neki su način neuronske mreže zaista zbirka algoritama strojnog učenja. Osnovno postavljanje sastoji se od ulaznog sloja, skrivenih slojeva i izlaznog sloja. Aktivacijske funkcije pomažu pojedinim digitalnim neuronima da obrađuju utegane ulaze.
Sve ove stavke i svi ovi procesi mnogo se lakše objašnjavaju vizualizacijom podataka nego verbalnim ili pisanim opisima. Možete reći da neuronska mreža ima ponderirane ulaze koji se ulaze u ulazni sloj, i da se oni spajaju u neki skriveni sloj i konsolidiraju se u zadani izlaz, ali kad koristite vizualnu sliku da biste pokazali kako to funkcionira, ljudsko oko i čovjek mozak se zasunio na mnogo izražniji i korisniji način.
U određenom smislu možete vidjeti moć vizualizacije podataka čak i bez uzimanja u obzir strojnog učenja. Još u doba linearnog programiranja, prevoditelji i studijski računalni jezici programerima bi dali mogućnost da postave korak po korak testni program gdje bi mogli pregledati vrijednosti varijabli u malim vizualnim okvirima. Opet, ovo je pomoglo da se pokaže što se događa u izvršenju mnogo bolje nego samo čitanje kroz kodnu bazu.
Strojno učenje je hiperintenzivno programiranje - to je vjerovatno programiranje i zato nam vizualizacija podataka zapravo pomaže da shvatimo što se događa s bilo kojim algoritmom ili postupkom.
