اي هي اهميه الData Visualisation في مجال تعلم الآلة؟

بتاريخ 2 دقائق مضت قال Ail Ahmed:

السلام عليكم

اي هي اهميه الData Visualisation في محال تعلم الاله ؟

وعليكم السلام

الـ Data Visualization (تصور البيانات) في ال (Machine Learning) كبيرة جدا ، و يقوم بدور مهمًا في جميع مراحل تعلم الآلة، من استكشاف البيانات، إلى بناء النماذج، وتقييم النتائج. يساعد على اتخاذ قرارات أفضل . 

و هى تساعد فى فهم البيانات للعلماء والمحللين. فقبل بناء نموذج تعلم الآلة، من الضروري فهم طبيعة البيانات، توزيعها، وما إذا كانت هناك أي علاقات بين السمات (features). مثل الرسوم البيانية مثل scatter plots أو histograms أو correlation matrices 

و تساعد ايضا فى اختيار السمات المهمة و نسميها (Feature Selection) فيمكننا بسهولة تحديد السمات التي لها تأثير أكبر على النتيجة النهائية. هذا يساعد في تقليل عدد السمات التي سيتم استخدامها في النموذج وتحسين ال performance.

و تساعد فى تقييم أداء نموذج تعلم الآلة بعد بناؤه. و الكثير ممن الامور الاخرى.

فهى من اهم المهارات فى مجال تعلم الالة

غالبًا ما تتعامل نماذج تعلم الآلة مع مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة، يصعب فهمها وتفسيرها، بالتالي تساعد تصويرات البيانات على تبسيط ونقل الرؤى المستخلصة من مجموعات البيانات تلك، لتسهيل تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات.

وتساعد تصويرات البيانات في تحديد الميزات والمتغيرات المهمة للنمذجة، أيضًا شرح كيفية قيام نماذج تعلم الآلة بالتنبؤ، وهو أمر ضروري لبناء الثقة في النماذج وتحديد التحيزات، من خلال تصور عملية صنع القرار، وتُسهّل المرئيات عملية ضبط معاملات Hyperparameter Tuning  نماذج تعلم الآلة، الأمر الذي يسمح لك باختيار الميزات الأكثر إفادة وتحسين أداء النموذج.

بجانب المساهمة في اختيار النموذج من خلال مقارنة أداء النماذج المختلفة وتحديد النموذج الأنسب لمشكلة معينة، وفي تحديد القيم المتطرفة والحالات الشاذة في البيانات، وهو أمر ضروري لاكتشاف الأخطاء أو الاحتيال أو السلوك غير المعتاد.

وتسهل التحسين التكراري لنماذج تعلم الآلة من خلال توفير حلقة ردود فعل بين استكشاف البيانات وتطوير النموذج وتقييم النموذج.

تمام , شكرااا جدا لحضرتكم