విషయము
సమర్పించినవారు: AltaML
Q:
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలకు డేటా విజువలైజేషన్ ఎందుకు ఉపయోగపడుతుంది?
A:
డేటా విజువలైజేషన్ యొక్క క్రమశిక్షణ యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలతో ఏమి జరుగుతుందో చూపించడానికి ఆచరణాత్మకంగా అనంతమైన మార్గాలను ఇస్తుంది. డేటా విజువలైజేషన్ ఎందుకు చాలా ముఖ్యమైనది, మరియు యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియలలో పాలుపంచుకునే చాలా మందికి ఇది చాలా సృజనాత్మక శక్తిని ఎందుకు విముక్తి చేస్తుంది అనే దాని గురించి ఆలోచించడం విలువైనది.
యంత్ర అభ్యాసం కోసం డేటా విజువలైజేషన్ యొక్క విలువను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఈ సంచలనాత్మక మరియు వినూత్న ప్రోగ్రామ్‌లను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే అల్గారిథమ్‌లలో దేనినైనా చూడండి.
సరళమైన వాటిలో ఒకటి నిర్ణయం చెట్టు. ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు లేదా దాచిన పొరలు లేదా అలాంటిదేమీ లేకుండా, నిర్ణయం చెట్టు కేవలం బైనరీ నోడ్ల సెట్లు. కానీ సాధారణ నిర్ణయ వృక్షం కూడా ప్రజలకు వివరించడానికి లేదా వ్రాయడానికి చాలా కష్టం. తెరపై లేదా పేజీలో దృశ్యమానం చేసినప్పుడు ఇది చాలా సులభం. మీరు ప్రతి నోడ్ మరియు ఇతర నోడ్‌లకు దాని కనెక్షన్‌లను చూసినప్పుడు, మొత్తం విషయం స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.
ఇప్పుడు చాలా బైజాంటైన్ మరియు విస్తృతమైన యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం రకాల్లో ఒకటి - న్యూరల్ నెట్‌వర్క్.
కొన్ని మార్గాల్లో, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు నిజంగా యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల సేకరణలు. ప్రాథమిక సెటప్‌లో ఇన్పుట్ లేయర్, హిడెన్ లేయర్స్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్ ఉంటాయి. ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు బరువున్న ఇన్పుట్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి వ్యక్తిగత డిజిటల్ న్యూరాన్లకు సహాయపడతాయి.
ఈ అన్ని అంశాలు మరియు ఈ ప్రక్రియలన్నీ డేటా విజువలైజేషన్ ద్వారా శబ్ద లేదా వ్రాతపూర్వక వర్ణనల ద్వారా చాలా సులభంగా వివరించబడతాయి. ఒక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఇన్పుట్ పొరలో ప్రవహించే ఇన్పుట్లను కలిగి ఉందని మరియు అవి కొన్ని దాచిన పొరలో కలిసిపోయి, ఇచ్చిన అవుట్‌పుట్‌లోకి ఏకీకృతం అవుతాయని మీరు చెప్పవచ్చు, కానీ ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో చూపించడానికి మీరు దృశ్యమాన బొమ్మను ఉపయోగించినప్పుడు, మానవ కన్ను మరియు మానవుడు మెదడు గొళ్ళెం మరింత ప్రత్యక్ష మరియు ఉపయోగకరమైన మార్గంలో.
ఒక రకంగా చెప్పాలంటే, యంత్ర అభ్యాసాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా డేటా విజువలైజేషన్ యొక్క శక్తిని మీరు చూడవచ్చు. లీనియర్ ప్రోగ్రామింగ్ రోజుల్లో, కంపైలర్లు మరియు కంప్యూటర్ లాంగ్వేజ్ స్టూడియోలు ప్రోగ్రామర్‌లకు చిన్న విజువల్ బాక్స్‌లలోని వేరియబుల్స్ విలువలను పరిశీలించగలిగే దశల వారీ పరీక్షా ప్రోగ్రామ్‌ను సెట్ చేయడానికి ఎంపికను ఇస్తాయి. మళ్ళీ, ఇది కోడ్ బేస్ ద్వారా చదవడం కంటే అమలులో ఏమి జరుగుతుందో చూపించడానికి సహాయపడింది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ హైపర్-ఇంటెన్సివ్ ప్రోగ్రామింగ్ - దాని ప్రాబబిలిస్టిక్ ప్రోగ్రామింగ్ మరియు డేటా విజువలైజేషన్ నిజంగా ఏదైనా అల్గోరిథం లేదా ప్రాసెస్‌తో ఏమి జరుగుతుందో తెలుసుకోవడానికి మన తలలను పొందడానికి సహాయపడుతుంది.