큐:
머신 러닝 알고리즘에 데이터 시각화가 유용한 이유는 무엇입니까?
ㅏ:데이터 시각화 분야는 기계 학습 알고리즘으로 발생하는 일을 보여줄 수있는 실질적인 무한한 방법을 제공합니다. 데이터 시각화가 왜 그렇게 중요한지, 그리고 머신 러닝 프로세스에 참여하는 많은 사람들에게 왜 그렇게 창조적 인 힘을 제공하는지에 대해 생각해 볼 가치가 있습니다.
머신 러닝을위한 데이터 시각화의 가치를 이해하려면 이러한 혁신적인 혁신적인 프로그램을 만드는 데 사용되는 알고리즘을 살펴보십시오.
가장 간단한 방법 중 하나는 의사 결정 트리입니다. 의사 결정 트리는 활성화 기능이나 숨겨진 계층 또는 이와 유사한 항목에 들어 가지 않고 단순히 이진 노드 집합입니다. 그러나 단순한 의사 결정 트리조차도 사람들이 설명하거나 작성하기가 매우 어렵습니다. 화면이나 페이지에서 시각화하면 훨씬 쉽습니다. 각 노드와 다른 노드에 대한 연결을 보면 모든 것이 쉽게 나타납니다.
이제 가장 비잔틴적이고 정교한 머신 러닝 알고리즘 유형 중 하나 인 신경망을 살펴 보겠습니다.
어떤면에서 신경망은 실제로 머신 러닝 알고리즘의 모음입니다. 기본 설정은 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어로 구성됩니다. 활성화 기능은 개별 디지털 뉴런이 가중 입력을 처리하는 데 도움이됩니다.
이러한 모든 항목과 모든 프로세스는 구두 또는 서면 설명보다 데이터 시각화를 통해 훨씬 쉽게 설명됩니다. 신경망은 가중 입력이 입력 레이어로 흐르고 일부 숨겨진 레이어에서 합쳐져 주어진 출력으로 통합된다고 말할 수 있지만 시각적 인 그림을 사용하여 이것이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 뇌는 훨씬 더 직접적이고 유용한 방법으로 그 위에 걸쇠를 겁니다.
어떤 의미에서는 머신 러닝을 고려하지 않아도 데이터 시각화의 힘을 볼 수 있습니다. 선형 프로그래밍 시대에 컴파일러와 컴퓨터 언어 스튜디오는 프로그래머에게 작은 시각적 상자에서 변수 값을 검사 할 수있는 단계별 테스트 프로그램을 설정할 수있는 선택권을주었습니다. 다시 한 번, 이는 코드 기반을 읽는 것보다 실행에서 발생하는 일을 훨씬 더 잘 보여줍니다.
머신 러닝은 고도로 집중적 인 프로그래밍입니다. 이는 확률 적 프로그래밍이므로 데이터 시각화가 실제로 특정 알고리즘이나 프로세스에서 발생하는 상황을 파악하는 데 실제로 도움이됩니다.
