CV modeli uchun feature space vizualizatsiyasi t-SNE/UMAP bilan nima?

t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) va UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — bu ko‘p holli bo‘linmasdan dimensionalikni kamaytirish usullari bo‘lib, ular ko‘pincha yuqori o‘lchamli ma’lumotlarni, masalan, kompyuter ko‘rish (CV) modellarining xususiyatlar (feature space) uchun vizualizatsiya qilish uchun qo‘llaniladi.

CV modellar kontekstida, bu usullar yordam beradi:

• Ko‘p o‘lchovli xususiyat vektorlarini (masalan, neyron tarmoq qatlamlarining chiqishlari) 2D yoki 3D fazaga ko‘rsatish.
• Modelning turli sinflardagi ma’lumotlarni qanday ajratishini yoki guruhlashini vizual tarzda baholash.
• Xususiyatlarning tuzilishi va taqsimotini tushunish, klasterlar yoki anomaliyalarni aniqlash.

Misol: modelni o‘rgatgandan so‘ng, turli sinflardagi rasm xususiyat vektorlarini olishingiz mumkin, t-SNE yoki UMAP ni qo‘llang va tarqalish diagrammasini tuzing, bunda bir sinfga tegishli nuqtalar birga guruhlangan bo‘ladi, bu modelning sinflarni ajratish qobiliyatining yaxshi ekanligini ko‘rsatadi.

Shuning uchun, t-SNE va UMAP, CV modellarida ma’lumotlarning ichki vakilligini tushunish va tahlil qilish uchun kuchli vositalardir.