प्रश्न:
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्यों उपयोगी है?
ए:डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का अनुशासन हमें मशीन सीखने के एल्गोरिदम के साथ क्या हो रहा है, यह दिखाने के लिए व्यावहारिक रूप से अनंत तरीके देता है। यह सोचने लायक है कि डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इतना महत्वपूर्ण क्यों है, और यह इतने सारे लोगों के लिए इतनी रचनात्मक शक्ति क्यों मुक्त करता है जो मशीन सीखने की प्रक्रियाओं में शामिल हो रहे हैं।
मशीन लर्निंग के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के मूल्य को समझने के लिए, इन ग्राउंडब्रेकिंग और अभिनव कार्यक्रमों को बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले किसी भी एल्गोरिदम पर एक नज़र डालें।
सबसे सरल में से एक निर्णय पेड़ है। सक्रियण फ़ंक्शंस या छिपी हुई परतों या इस तरह की किसी भी चीज़ के बिना, निर्णय का पेड़ केवल बाइनरी नोड्स का सेट है। लेकिन यहां तक कि साधारण निर्णय पेड़ के बारे में लोगों को वर्णन या लिखना बहुत मुश्किल है। यह बहुत आसान है जब इसे स्क्रीन पर या पृष्ठ पर देखा जाता है। जब आप प्रत्येक नोड और उसके कनेक्शन को अन्य नोड्स में देखते हैं, तो पूरी बात आसानी से स्पष्ट हो जाती है।
अब चलो सबसे अधिक बीजान्टिन और विस्तृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रकारों में से एक लेते हैं - तंत्रिका नेटवर्क।
कुछ मायनों में, तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का संग्रह हैं। मूल सेटअप में एक इनपुट परत, छिपी परतें और एक आउटपुट परत होती है। सक्रियण कार्य भारित इनपुट को संसाधित करने के लिए व्यक्तिगत डिजिटल न्यूरॉन्स की मदद करते हैं।
इन सभी वस्तुओं और इन सभी प्रक्रियाओं को डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से मौखिक या लिखित विवरण के माध्यम से बहुत आसानी से समझाया जाता है। आप कह सकते हैं कि एक तंत्रिका नेटवर्क ने एक इनपुट परत में बहने वाले इनपुटों को भारित किया है, और वे किसी छिपी हुई परत में जमा होते हैं और किसी दिए गए आउटपुट में समेकित होते हैं, लेकिन जब आप यह देखने के लिए एक दृश्य आकृति का उपयोग करते हैं कि यह कैसे काम करता है, तो मानव आंख और मानव मस्तिष्क उस पर बहुत अधिक प्रत्यक्ष और उपयोगी तरीके से कुंडी लगाता है।
एक मायने में, आप मशीन लर्निंग को ध्यान में रखे बिना भी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की शक्ति देख सकते हैं। लीनियर प्रोग्रामिंग के दिनों में, कंपाइलर और कंप्यूटर लैंग्वेज स्टूडियो प्रोग्रामर्स को स्टेप बाई स्टेप टेस्ट प्रोग्राम सेट करने का विकल्प देंगे, जहाँ वे छोटे विजुअल बॉक्स में वेरिएबल्स के मूल्यों का निरीक्षण कर सकें। फिर से, यह दिखाने में मदद मिली कि एक कोड बेस के माध्यम से पढ़ने से बेहतर निष्पादन में क्या होता है।
मशीन लर्निंग हाइपर-इंटेंसिव प्रोग्रामिंग है - यह संभाव्य प्रोग्रामिंग है और इसीलिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन वास्तव में किसी भी एल्गोरिथ्म या प्रक्रिया के साथ क्या हो रहा है, इसके इर्द-गिर्द हमारे सिर को पाने में मदद करता है।
