Лучшие инструменты для визуализации данных ИИ (2024 г.)

Лучшими инструментами для визуализации данных ИИ являются блокноты и информационные панели. Визуализация, исследование и взаимодействие с данными зачастую наиболее интересны, когда в конце концов это одна и та же метрика для сравнения. Вот почему инструменты, которые могут создавать подобные изображения, идеальны.

Создав визуальные эффекты с помощью различных инструментов, вот четыре графических инструмента, которые я нашел полезными. Каждый инструмент поддерживает различные типы вывода — несколько диаграмм с одним изображением, обтекаемую графику и прямые линии. Они все превосходны.

Что такое машинное обучение (ML)?

Начнем с описания сферы применения машинного обучения.

• Машинное обучение направлено на создание системы, которая обучается — принимает решения без явного программирования.

• Машинное обучение — это подобласть компьютерных наук, оно находится в рамках искусственного интеллекта, потому что речь идет о создании машин, способных обучаться.
• Машинное обучение включает в себя алгоритмы, которые могут выполнять задачи машинного обучения — скажем, автоматически маркировать изображения и затем извлекать объекты на изображениях.
• Алгоритмы МО можно применять в любой области — области, охватываемые машинным обучением, включают зрение (обработка изображений для извлечения объектов и меток), языковую обработку (анализ текста для извлечения фактов), принятие решений (создание прогнозов на основе данных) и робототехнику ( пытаются разработать роботов, способных обучаться).

Данные машинного обучения (ML) используются для создания и совершенствования алгоритмов машинного обучения, поэтому очень важно понимать эти данные. Данные можно извлечь из любого источника — данных, собранных с датчиков, видеозаписей или действий человека.

Теперь давайте обратимся к лучшим инструментам для визуализации данных машинного обучения (ML).

Панды

Pandas — это библиотека Python для работы с широким спектром источников данных. Он идеально подходит для работы с данными, хранящимися в хранилищах данных, различных источниках данных, а также со структурированными и неструктурированными наборами данных.

Pandas поставляется с широким спектром функций, таких как случайный лес, модели смещения-дисперсии, двоичная классификация и обратные задачи, которые вы можете использовать для работы с данными.

Pandas имеет различные функции, в том числе создание меток, случайный лес, логистическую регрессию, случайный суффикс, градиентный спуск и линейную регрессию. Библиотека Pandas включает универсальный инструмент для обработки данных, также называемый Pandas.

Доступно в Mac App Store и для Windows.

Pandas имеет открытый исходный код, поэтому, если вы найдете его полезным инструментом, внесите свой вклад!

Эластичный поиск

Echo — это веб-сервис, который упрощает сбор и анализ неструктурированных данных. Это позволяет компаниям собирать данные о своих клиентах, сотрудниках или кого-либо еще в Интернете для быстрого анализа данных.

• Echo хранит данные в Amazon S3 (и вы можете получить доступ к данным, хранящимся в других системах хранения, например на вашем ноутбуке).
• Echo предлагает два конвейера данных: DataPipeline и DiscoveryPipeline.
• DataPipeline — это система конвейеров данных для визуализации и анализа неструктурированных данных.
• DataPipeline позволяет отображать и заполнять Elasticsearch данными, а затем фильтровать их для получения ценной информации.
• Когда придет время лучше понять ваши данные, вы можете экспортировать их в различные форматы для их дальнейшего анализа.

Доступно на AWS.

СтатистикаD

StatsD — это инструмент, который поможет вам управлять серверами, но вы также можете использовать его для работы с различными инструментами визуализации.

• StatsD работает в фоновом режиме, прослушивая HTTP-запросы и отправляя события во внешний интерфейс.
• Когда что-то происходит, он отправляет события по сети на ряд серверов Graphite, где они регистрируются.
• Graphite собирает события из StatsD и отображает их различными способами.
• Если вы обнаружите, что StatsD слишком занят для обработки ваших запросов, вы можете заставить его отправлять меньше событий.

Доступно в Mac App Store и для Windows.

Текущие данные

FlowingData — это инструмент визуализации данных с открытым исходным кодом, который упрощает понимание больших наборов данных, таких как публикации, твиты и другой веб-контент.

• FlowingData помогает вам разобраться в сложных данных различными способами.
• Он поставляется с широким набором инструментов визуализации, такими как круговые диаграммы, линейные графики, диаграммы рассеяния, тепловые карты и многое другое.
• FlowingData позволяет вам искать данные, получать ценную информацию и видеть, что нашли другие люди.

Доступно в Mac App Store и для Windows.

Зачем компании визуализировать данные ИИ?

Визуализация данных ИИ является важной практикой для компаний, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением, по нескольким причинам:

1. Понимание сложных данных

Модели ИИ часто имеют дело с огромными объемами данных, которые могут быть сложными и многомерными. Визуализация помогает заинтересованным сторонам понять закономерности, тенденции и аномалии в этих данных, облегчая понимание того, как модель ИИ интерпретирует и обрабатывает информацию.

2. Отладка и оптимизация модели

Визуализируя работу своих моделей ИИ, в том числе то, как данные проходят через модель и как принимаются решения, разработчики могут выявить узкие места, ошибки или области неэффективности. Эта информация имеет неоценимое значение для отладки и оптимизации производительности модели.

3. Улучшение процесса принятия решений

Визуализации могут облегчить лицам, принимающим решения, понимание результатов ИИ и факторов, влияющих на них. Эта ясность может привести к более обоснованным решениям о развертывании, настройке или масштабировании решений ИИ.

4. Обсуждение результатов

Визуальные представления данных ИИ и производительности моделей могут быть более доступными для нетехнических заинтересованных сторон, включая инвесторов, руководителей или клиентов. Это может способствовать лучшему информированию о преимуществах, ограничениях и прогрессе инициатив в области ИИ.

5. Доверие и прозрачность

Поскольку системы искусственного интеллекта становятся все более неотъемлемой частью операций, растет спрос на прозрачность и объяснимость. Визуализация того, как модели ИИ принимают решения, может помочь укрепить доверие между пользователями и заинтересованными сторонами, предоставляя представление о логике модели.

6. Обучение и образование

Для новичков в области ИИ визуализация служит образовательным инструментом, помогающим понять сложные концепции ИИ и важность качества данных, выбора модели и алгоритмической справедливости.

7. Мониторинг и обслуживание

После развертывания моделей искусственного интеллекта необходим непрерывный мониторинг, чтобы гарантировать, что они работают должным образом. Инструменты визуализации могут отслеживать производительность модели с течением времени, указывать, когда модели могут отклоняться от обученных параметров, или сигнализировать о необходимости повторного обучения.

Пользователи ИИ обычно ожидают, что информационные панели будут визуальными или текстовыми? Как информационные панели могут наилучшим образом удовлетворить различные потребности?

Панели мониторинга обычно визуальные, но некоторые специалисты по искусственному интеллекту предпочитают использовать текстовые панели. Основная причина заключается в том, что хотелось бы увидеть, как выглядят выходные данные программного обеспечения ИИ, прежде чем система преобразует их в графическую форму. Текстовое представление может предложить более детальный взгляд на данные, чем визуальное представление. В этих случаях вы можете выбрать текстовую диаграмму.

Выберите правильную программу

Вы хотите сделать карьеру в захватывающих областях науки о данных и искусственного интеллекта? Наши курсы по искусственному интеллекту специально созданы для того, чтобы дать вам необходимые навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этих быстрорастущих отраслях. Ниже приведено подробное сравнение, которое поможет вам лучше понять:

Что ждет в будущем визуализацию данных искусственного интеллекта?

В течение следующего десятилетия использование ИИ будет расширяться и обеспечивать более качественные и точные результаты. Ожидайте больше информационных панелей, которые позволят пользователям сравнивать свои прогнозы с продуктами и видеть, насколько хорошо система может прогнозировать будущее. Панели мониторинга также будут показывать более точные результаты благодаря повышению точности программного обеспечения искусственного интеллекта и используемых методов глубокого обучения.

Если вы заинтересованы в формальном обучении анализу данных и визуализации, посмотрите курсы Simplilearn по анализу данных, такие как «Введение в анализ данных». Программа сотрудничества Simplilearn с Университетом Пердью, Программа сертификации аналитиков данных, может дать вам полную основу для карьеры аналитика данных. Если вы заинтересованы в продвижении своей карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения, существует также программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая также является результатом сотрудничества между SImplilearn и Purdue.