| 0 |
|
Для того, чтобы упростить визуальное восприятие сложных массивов данных, группа исследователей Дартмутского Колледжа создала программный пакет с открытым кодом HyperTools, о котором рассказала в статье для Journal of Machine Learning Research.
Комплекс математических методов примеряется в этом ПО для преобразования многомерных массивов в формы или анимации, которые позволяют интуитивно выявлять скрытые взаимосвязи, сравнивать и обобщать различные наборы данных, строить и проверять теории, базирующиеся на Big Data.
«Наборы данных, с которыми имеем дело мы, современные ученые, могут быть чрезвычайно сложными, зачастую отражающими взаимодействие многих компонентов, – поясняет старший автор Джереми Р. Мэннинг (Jeremy R. Manning), доцент психологических наук и директор лаборатории контекстной динамики в Дартмуте. – Наш инструмент превращает сложные данные в интуитивные трехмерные формы, которые можно визуально исследовать и сравнивать. По сути, мы используем удивительную способность системы зрения находить рисунки в окружающем нас мире, для того, чтобы таким же образом выявлять закономерности в сложных научных данных».
Авторы продемонстрировали в статье работу HyperTools с различными типам данных: визуализацию мозговой активности, изменений температуры поверхности Земли с 1875 по 2013 гг., тематического содержания твитов Хиллари Клинтон и Дональда Трампа в ходе президентской кампании 2016 года.
Помимо помощи в понимании геометрической структуры данных, HyperTools можно использовать для управления разработкой алгоритмов машинного обучения.
В лаборатории Мэннинга продолжают совершенствовать HyperTools, расширяя ассортимент возможностей инструментального пакета новыми типами геометрической визуализации, например, применительно к текстовому анализу.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
