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| 本文作者： 小東 | 2016-12-09 15:04 |
雷鋒網消息，最近谷歌開源了網頁版數據可視化工具Embedding Projector，該項目作為Tensorflow的一部分，能對高維數據進行可視化展示與分析。以下是雷鋒網整理編譯的谷歌研究院介紹內容，未經許可不得轉載。
最近機器學習界可謂是碩果累累，從圖像識別、語言翻譯再到醫療診斷，可謂讓人大開眼界。隨著機器學習的廣泛應用，探索模型是如何理解數據這一問題正在變得越來越重要，但是數據通常是用成百上千維的向量表示，因此我們需要一個專門的工具來探索、研究這個數據高維空間。
為了使大家能夠更加直觀的研究數據，我們開源了我們自己研發的網頁版數據可視化工具Embedding Projector，這個可視化工具是TensorFlow的一部分，可以用來對高維數據進行可視化展示與分析，此外還有一個單一版，這個版本不需要安裝TensorFlow，便可直接運行，大家可以去 projector.tensorflow.org 下載。
通常我們需要訓練的數據是不能直接作為機器學習算法的輸入的，我們應當將這些數據（例如：詞語、聲音、視頻等數據）表示成一種機器可以理解（處理）的數據形式。我們使用的是嵌入方法，即將數據表示成一個向量，這個向量包含了數據各個方面的信息。例如，在自然語言中，兩個意思相近的詞會映射到同一向量空間中兩個不同的點，但這兩個點的位置應該是相近的。
Embedding Projector這個工具使用起來很簡單，它可以實現數據的2D或3D效果展示。輕點鼠標，便可實現數據的旋轉、縮放。我們按照word2vec教程在TensorFlow上訓練了一些詞向量，將這些詞向量通過我們的工具進行可視化展示，點擊圖中任意一點（表示詞向量的點），那么通過這種算法算出的，與這個詞語義相關的詞以及其向量空間距離就會羅列出來。它給我們提供了一種非常重要的探究算法性能的方法。下圖展示了“important”這個詞在向量空間中的語義相近點
Embedding Projector提供了三種常用的數據降維方法，這些方法可以使復雜數據可視化變的簡單一些。具體為以下三種：PCA,、t-SNE、custom linear projections。PCA用在探究數據內部結構、發現數據重要維度信息上；t-SNE用于探究數據的周圍信息、確定其與哪些周圍數據屬于同類（聚類效果），確保向量保留了數據的含義信息。custom linear projections用于確定數據含義的‘方向’（在生成模型中，統一數據，正式語氣與非正式語氣其含義是不同的，加入這些因素可以提高機器學習模型的適應性）。
下圖是在一個35K的電子郵件常用短語數據集上，使用custom linear projection方法得出的與‘See attachments’相鄰的100個點
此外在Embedding Projector網站上還有一些數據集，你可以去網站下載，然后試一下我們的可視化軟件，如果你想公開你的訓練結果，這很簡單，你只需要單擊軟件的“Publish”按鈕，便可以實現訓練結果的共享了。我們希望Embedding Projector在機器學習應用方面，對研發人員有所幫助，也希望幫助大家更好理解，機器學習算法是如何對數據進行解釋的。如果想了解更多的細節，請參看這里。
via Open sourcing the Embedding Projector: a tool for visualizing high dimensional data
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