Q:
Mengapa visualisasi data berguna untuk algoritma pembelajaran mesin?
SEBUAH:Disiplin visualisasi data memberi kita cara praktis tak terbatas untuk memamerkan apa yang terjadi dengan algoritma pembelajaran mesin. Layak untuk dipikirkan mengapa visualisasi data sangat penting, dan mengapa itu membebaskan begitu banyak daya kreatif bagi begitu banyak orang yang terlibat dalam proses pembelajaran mesin.
Untuk memahami nilai visualisasi data untuk pembelajaran mesin, lihat saja salah satu algoritma yang digunakan untuk membuat program inovatif dan inovatif ini.
Salah satu yang paling sederhana adalah pohon keputusan. Tanpa masuk ke fungsi aktivasi atau lapisan tersembunyi atau sesuatu seperti itu, pohon keputusan hanyalah set node biner. Tetapi bahkan pohon keputusan sederhana sangat sulit bagi orang untuk menggambarkan atau menulis tentang. Jauh lebih mudah ketika divisualisasikan di layar atau di halaman. Ketika Anda melihat setiap node dan koneksi ke node lain, semuanya menjadi jelas.
Sekarang mari kita ambil salah satu tipe algoritma pembelajaran mesin yang paling canggih dan rumit - jaringan saraf.
Dalam beberapa hal, jaringan saraf benar-benar merupakan kumpulan dari algoritma pembelajaran mesin. Pengaturan dasar terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan keluaran. Fungsi aktivasi membantu masing-masing neuron digital untuk memproses input tertimbang.
Semua item ini dan semua proses ini jauh lebih mudah dijelaskan melalui visualisasi data daripada melalui deskripsi verbal atau tertulis. Anda dapat mengatakan bahwa jaringan saraf memiliki input tertimbang yang mengalir ke lapisan input, dan mereka menyatu dalam beberapa lapisan tersembunyi dan mengkonsolidasikan ke dalam output yang diberikan, tetapi ketika Anda menggunakan gambar visual untuk menunjukkan bagaimana ini bekerja, mata manusia dan manusia otak menempel itu dengan cara yang jauh lebih langsung dan bermanfaat.
Dalam arti tertentu, Anda dapat melihat kekuatan visualisasi data bahkan tanpa memperhitungkan pembelajaran mesin. Kembali pada hari-hari pemrograman linear, kompiler dan studio bahasa komputer akan memberikan programmer pilihan untuk menetapkan program uji langkah-demi-langkah di mana mereka dapat memeriksa nilai-nilai variabel dalam kotak visual kecil. Sekali lagi, ini membantu menunjukkan apa yang terjadi dalam eksekusi jauh lebih baik daripada hanya membaca basis kode.
Pembelajaran mesin adalah pemrograman yang sangat intensif - ini adalah pemrograman probabilistik dan itulah sebabnya visualisasi data benar-benar membantu kita untuk memahami apa yang terjadi dengan algoritma atau proses apa pun.
