K:
Miért hasznos az adatmegjelenítés a gépi tanulási algoritmusokhoz?
A:Az adatmegjelenítési fegyelem gyakorlatilag végtelen módszereket kínál nekünk arra, hogy megmutassuk, mi történik a gépi tanulási algoritmusokkal. Érdemes meggondolni, hogy pontosan miért fontos az adatmegjelenítés, és miért enged meg oly sok kreatív energiát olyan sok ember számára, akik részt vesznek a gépi tanulási folyamatokban.
Az adatok megjelenítésének a gépi tanulásban rejlő értékének megértése érdekében vessen egy pillantást az algoritmusokra, amelyeket ezen úttörő és innovatív programok létrehozására használtak.
Az egyik legegyszerűbb a döntési fa. Anélkül, hogy aktiválási funkciókba, rejtett rétegekbe vagy hasonlóba kerülnénk, a döntési fa egyszerűen bináris csomópontok halmaza. De az emberek számára az egyszerű döntési fát is nagyon nehéz leírni vagy írni. Sokkal könnyebb, ha a képernyőn vagy az oldalon megjeleníti. Amikor megnézi az egyes csomópontokat és azok összeköttetéseit más csomópontokkal, az egész dolog nyilvánvalóvá válik.
Most vegyük az egyik legbiztosabb és legfejlettebb gépi tanulási algoritmustípust - az idegi hálózatot.
Bizonyos értelemben a neurális hálózatok valóban gépi tanulási algoritmusok gyűjteményei. Az alapbeállítás egy bemeneti rétegből, rejtett rétegekből és egy kimeneti rétegből áll. Az aktiválási funkciók segítenek az egyes digitális idegsejteknél a súlyozott bemenetek feldolgozásában.
Mindezen elemek és folyamatok sokkal könnyebben magyarázhatók adatmegjelenítés útján, mint szóbeli vagy írásbeli leírások. Azt mondhatjuk, hogy egy neurális hálózat súlyozott bemeneteivel beáramlik egy bemeneti rétegbe, és egyes rejtett rétegekbe egyesülnek, és egy adott kimenetig konszolidálódnak, de amikor egy vizuális ábrát használunk annak működésének megmutatására, az emberi szem és az ember az agy reteszelése sokkal közvetlenebb és hasznosabb módon.
Bizonyos értelemben láthatja az adatmegjelenítés hatalmát még a gépi tanulás figyelembevétele nélkül. A lineáris programozás napjaiban a fordítók és a számítógépes nyelvi stúdiók lehetőséget adtak a programozóknak, hogy lépésről lépésre állítsanak fel tesztprogramot, ahol megvizsgálhatják a változók értékeit kis vizuális dobozokban. Ez megint jóval jobban megmutatta, hogy mi történik egy végrehajtásban, mint pusztán a kódbázis olvasása.
A gépi tanulás hiperintenzív programozás - ez valószínűségi programozás, és ezért az adatok megjelenítése valóban segít abban, hogy körülvegyük a fejünket az adott algoritmus vagy folyamat során.
