Мы живем в трехмерном мире, и нам трудно осмыслить четвертое, пятое или шестое измерения. Но если нам нужно сравнить два дома, мы можем составить список критериев, которые их отличают: цвет, размер, тип крыши и форму окон. Эту модель можно представить в виде четырехмерной структуры, пишет TechCrunch.
Обычно для этого используются векторы. Для простой четырехмерной модели сравнения двух домов можно создать график в PoweerPoint, используя обычные оси Х и Y вдобавок к дополнительным параметрам — размеру и цвету пузырей, например. Но с гораздо более сложными моделями традиционные инструменты не справляются. И здесь на помощь приходит Embedding Projector.
Embedding Projector — это веб-приложение для интерактивной визуализации и анализа данных больших размерностей. Данные, необходимые для обучения машин, поступают в такой форме, которую они не понимают. Для перевода слов, изображений и видео на доступный машинам язык Google использует т. н. вложение, представление математического вектора, который описывает различные свойства (или измерения) данных.
По мнению Google, Embedding Projector станет полезным инструментом для научных учреждений и сообществ, который поможет им в исследованиях, а также наглядно покажет методику работы алгоритмов машинного обучения, интерпретирующих данные, говорится в пресс-релизе компании.
Стивен Хокинг: «Это самое опасное время для нашей планеты»
Мнения
В начале октября компания объявила об открытии доступа к своим инструментам машинного обучения в рамках проекта Cloud Machine Learning. Инструмент позволяет значительно ускорить процесс самообучения систем, которые сегодня используются во многих приложениях и исследованиях.