S:
Veri görselleştirme, makine öğrenme algoritmaları için neden yararlıdır?
A:Veri görselleştirme disiplini, makine öğrenme algoritmalarında neler olduğunu göstermek için pratik olarak sonsuz yollar sunar. Veri görselleştirmesinin neden bu kadar önemli olduğunu ve makine öğrenimi süreçlerine katılan birçok insan için neden bu kadar yaratıcı gücü serbest bıraktığını düşünmeye değer.
Makine öğrenimi için veri görselleştirmenin değerini anlamak için, bu çığır açan ve yenilikçi programları oluşturmak için kullanılan algoritmalara bir göz atın.
En basitlerinden biri karar ağacıdır. Aktivasyon fonksiyonlarına veya gizli katmanlara veya bunun gibi bir şeye girmeden, karar ağacı basitçe ikili düğümlerden oluşur. Ancak basit karar ağacı bile insanların tanımlaması veya yazması çok zordur. Bir ekranda veya sayfada görselleştirildiğinde çok daha kolaydır. Her bir düğümü ve diğer düğümlerle bağlantılarını gördüğünüzde, her şey kolayca anlaşılır hale gelir.
Şimdi en bizanslı ve ayrıntılı makine öğrenme algoritması türlerinden birini - sinir ağını ele alalım.
Bazı açılardan, sinir ağları gerçekten makine öğrenimi algoritmalarının koleksiyonlarıdır. Temel kurulum bir giriş katmanı, gizli katmanlar ve bir çıkış katmanından oluşur. Aktivasyon fonksiyonları, bireysel dijital nöronların ağırlıklı girişleri işlemesine yardımcı olur.
Tüm bu maddeler ve tüm bu süreçler, veri görselleştirme yoluyla sözlü veya yazılı açıklamalara göre çok daha kolay açıklanmaktadır. Bir sinir ağının bir giriş katmanına akan ağırlıklı girişlere sahip olduğunu ve bazı gizli katmanlarda birleşip belirli bir çıktıda birleştiğini söyleyebilirsiniz, ancak bunun nasıl çalıştığını, insan gözünü ve insanı göstermek için görsel bir şekil kullandığınızda beyin mandalı çok daha doğrudan ve kullanışlı bir şekilde.
Bir anlamda, makine öğrenmesini hesaba katmadan veri görselleştirmenin gücünü görebilirsiniz. Doğrusal programlama günlerinde, derleyiciler ve bilgisayar dili stüdyoları, programcılara küçük görsel kutulardaki değişkenlerin değerlerini inceleyebilecekleri adım adım bir test programı oluşturma seçeneği sunacaktır. Yine, bu bir yürütmede ne olduğunu sadece bir kod tabanından okumaktan çok daha iyi göstermeye yardımcı oldu.
Makine öğrenimi hiper-yoğun programlamadır - olasılıklı programlamadır ve bu yüzden veri görselleştirmesi, herhangi bir algoritma veya süreçle neler olup bittiğini anlamamıza yardımcı olur.
