Q：
データ視覚化が機械学習アルゴリズムに役立つのはなぜですか？
A：データの視覚化の規律は、機械学習アルゴリズムで何が起こっているかを示すための事実上無限の方法を提供します。 データの視覚化が非常に重要である理由と、それが機械学習プロセスに関与している多くの人々にとって創造力を解放する理由を正確に考える価値があります。
機械学習におけるデータの視覚化の価値を理解するには、これらの画期的で革新的なプログラムを作成するために使用されているアルゴリズムをご覧ください。
最も単純なものの1つは、決定木です。 アクティベーション関数や隠しレイヤーなどに入らずに、決定木は単にバイナリノードのセットになります。 しかし、単純な決定木でさえ、人々が説明したり書いたりすることは非常に困難です。 画面上またはページ上で視覚化すると、はるかに簡単になります。 各ノードと他のノードへの接続を見ると、全体がすぐに明らかになります。
次に、最もビザンチンで精巧な機械学習アルゴリズムの1つであるニューラルネットワークを見てみましょう。
ある意味では、ニューラルネットワークは実際には機械学習アルゴリズムの集合です。 基本設定は、入力レイヤー、非表示レイヤー、および出力レイヤーで構成されます。 アクティベーション関数は、個々のデジタルニューロンが加重入力を処理するのに役立ちます。
これらのすべての項目とすべてのプロセスは、口頭や書面による説明よりも、データの視覚化によってはるかに簡単に説明されます。 ニューラルネットワークは入力層に流入する入力に重みを付け、隠された層で合体して特定の出力に統合すると言うことができますが、視覚的な図を使用してこれがどのように機能するかを示すと、人間の目と人間脳はより直接的かつ有用な方法でそれを把握します。
ある意味では、機械学習を考慮しなくても、データの視覚化の力を見ることができます。 線形プログラミングの時代に、コンパイラとコンピューター言語スタジオは、プログラマーが小さなビジュアルボックス内の変数の値を検査できる段階的なテストプログラムを設定する選択肢を提供していました。 繰り返しになりますが、これは、コードベースを読むだけでなく、実行時に何が起こるかを示すのに役立ちました。
機械学習は非常に集中的なプログラミングであり、確率的プログラミングであるため、データの視覚化は、特定のアルゴリズムまたはプロセスで何が起こっているのかを理解するのに本当に役立ちます。
