תוֹכֶן
ש:
מדוע מטריצת בלבול מועילה ב- ML?
ת:
ישנן מספר דרכים לדבר על מדוע מטריצת בלבול היא בעלת ערך בלמידה של מכונות (ML) - אך אחת הדרכים הפשוטות ביותר היא להסביר שמטריצת הבלבול היא משאב להמחשת נתונים.
מטריצת בלבול מאפשרת לצופים לראות במבט חטוף את תוצאות השימוש בסיווג או באלגוריתם אחר. על ידי שימוש בטבלה פשוטה כדי להציג תוצאות אנליטיות, מטריצת הבלבול למעשה מגדילה את תפוקותיך לתצוגה מעוכלת יותר.
מטריצת הבלבול משתמשת במינוחים ספציפיים כדי לסדר תוצאות. ישנן חיוביות אמיתיות ושליליות אמיתיות, כמו גם חיובי כוזב ושלילי שווא. עבור מטריצת בלבול מורכבת יותר או כזו המבוססת על סיווג השוואה, ערכים אלה עשויים להיות מוצגים ככיתות ממשיות וחזויות לשני אובייקטים שונים.
ללא קשר למינוח הסמנטי, התוצאות מקובצות לטבלה מרובעת (או מלבנית).
תצוגה זו מקלה על האנליסטים לראות כיצד היה האלגוריתם במדויק בסיווג התוצאות. (קרא גנרטורים חדשים העמידו אלגוריתמים מודרניים כדי לעבוד על אמנות ASCII.)
התועלת של מטריצת הבלבול קשורה למורכבותם של פרויקטים ב- ML, וגם לאופן עיצוב המידע ומועבר למשתמשים. דמיין מחרוזת של תוצאות ליניאריות הכוללות פוזיטיביות שגויות, שליליות שקריות, פוזיטיביות שליליות ושליליות אמיתיות. (קראו למידת מכונה 101.)
משתמש יצטרך לערוך את כל התוצאות הליניאריות הללו בתרשים כדי להבין כיצד האלגוריתם עבד וכמה הוא מדויק. בעזרת מטריצת הבלבול, מידע זה מוצג בפשטות במודל חזותי רב עוצמה.
לדוגמה, נניח שהמכונה תתבקש לסווג 20 תמונות, מהן חמישה פירות וחמישה ירקות. אם מטריצה של בלבול מכילה את התכנים הבאים (מלמעלה משמאל עם כיוון השעון): 7, 5, 3, 5, הרי שהמטריצה מראה כי שבעה זוהו כירקות כירקות, ואילו שלושה סווגו נכון כפירות.
10 האחרים, כמוצג, הם תוצאות בהן התוכנית לא הצליחה לזהות נכון את התמונה.
מטריצת הבלבול תועיל בכל מיני ניתוחי ML. על ידי התבוננות במשאב זה, משתמשים יכולים להבין כיצד להתמודד עם בעיות כמו ממדיות והתאמת יתר, ודרכים אחרות לייעל את האלגוריתם.