Q:
Mengapa visualisasi data berguna untuk algoritma pembelajaran mesin?
A:Disiplin visualisasi data memberi kita cara praktikal yang tidak terhingga untuk menunjukkan apa yang berlaku dengan algoritma pembelajaran mesin. Perlu dipikirkan dengan tepat mengapa visualisasi data sangat penting, dan mengapa ia membebaskan kuasa kreatif begitu banyak untuk begitu banyak orang yang terlibat dalam proses pembelajaran mesin.
Untuk memahami nilai visualisasi data untuk pembelajaran mesin, cuma lihat mana-mana algoritma yang digunakan untuk mencipta program inovatif dan inovatif ini.
Salah satu yang paling mudah ialah pokok keputusan. Tanpa masuk ke fungsi pengaktifan atau lapisan tersembunyi atau apa-apa seperti itu, pokok keputusan hanya set nod binari. Tetapi pokok keputusan mudah adalah sangat sukar bagi orang untuk menerangkan atau menulis tentang. Ia lebih mudah apabila ia divisualisasikan pada skrin atau pada halaman. Apabila anda melihat setiap nod dan sambungannya ke nod lain, semuanya menjadi jelas.
Sekarang mari kita ambil salah satu jenis algoritma pembelajaran mesin yang paling rumit dan rumit - rangkaian saraf.
Dalam beberapa cara, rangkaian saraf benar-benar mengumpulkan algoritma pembelajaran mesin. Persediaan asas terdiri daripada lapisan masukan, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Fungsi pengaktifan membantu neuron digital individu untuk memproses input berwajaran.
Semua item ini dan semua proses ini lebih mudah dijelaskan melalui visualisasi data daripada mereka melalui deskripsi verbal atau tertulis. Anda boleh mengatakan bahawa rangkaian saraf mempunyai input berwajaran yang mengalir ke lapisan masukan, dan mereka menyatu dalam beberapa lapisan tersembunyi dan menyatukan ke output yang diberikan, tetapi apabila anda menggunakan gambar visual untuk menunjukkan bagaimana ini berfungsi, mata manusia dan manusia selak otak ke arah itu dengan cara yang lebih langsung dan berguna.
Dalam erti kata lain, anda dapat melihat kuasa visualisasi data walaupun tanpa mengambil kira pembelajaran mesin. Kembali pada zaman pengaturcaraan linier, penyusun dan studio bahasa komputer akan memberikan pilihan pengaturcara untuk menetapkan program ujian langkah demi langkah di mana mereka dapat memeriksa nilai pembolehubah dalam kotak visual kecil. Sekali lagi, ini membantu menunjukkan apa yang berlaku dalam pelaksanaan jauh lebih baik daripada sekadar membaca melalui asas kod.
Pembelajaran mesin adalah pengaturcaraan yang sangat intensif - ia adalah pengaturcaraan probabilistik dan itulah sebabnya visualisasi data benar-benar membantu kita untuk mendapatkan kepala kita tentang apa yang berlaku dengan apa-apa algoritma atau proses yang diberikan.
