Datenvisualisierung

Unter Datenvisualisierung versteht man die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist sie ein unverzichtbares Werkzeug, um komplexe Daten, Modellarchitekturen und Leistungsmetriken für Menschen verständlich zu machen. Durch die Umwandlung von rohen Zahlen und abstrakten Konzepten in Diagramme, Grafiken und Karten können Entwickler und Forscher Muster erkennen, Anomalien aufdecken und Erkenntnisse viel effektiver vermitteln. Die Visualisierung spielt während des gesamten ML-Workflows eine entscheidende Rolle, von der anfänglichen Datenexploration und Vorverarbeitung bis hin zur Modellbewertung und der Interpretation der Ergebnisse. Sie hilft dabei, komplexe Ergebnisse von Modellen in klare, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, ein Konzept, das in unserem Blog über die Verbesserung von Computer-Vision-Anwendungen mit Visualisierungen näher erläutert wird.

Relevanz im AI/ML-Lebenszyklus

Bei der Datenvisualisierung geht es nicht nur um die Erstellung ästhetisch ansprechender Grafiken; sie ist eine grundlegende Komponente des Deep-Learning-Prozesses. In der Anfangsphase eines Projekts wird die Visualisierung für die explorative Datenanalyse (EDA) verwendet, um die Verteilungen der Datensätze zu verstehen und potenzielle Probleme wie Verzerrungen der Datensätze oder die Notwendigkeit einer Datenerweiterung zu erkennen. Während des Modelltrainings helfen Tools wie TensorBoard bei der Visualisierung von Metriken wie Verlustfunktionskurven und Genauigkeit im Zeitverlauf. Nach dem Training sind Visualisierungen wie eine Konfusionsmatrix oder eine Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve für die Bewertung der Modellleistung unerlässlich. Plattformen wie Ultralytics HUB integrieren diese Visualisierungen, um eine nahtlose MLOps-Erfahrung zu bieten.

Real-World AI/ML-Anwendungen

1. Medizinische Bildanalyse: In der KI im Gesundheitswesen hilft die Visualisierung bei der Interpretation komplexer medizinischer Scans. Ein Modell zur Objekterkennung, das auf einem Datensatz wie dem Gehirntumordatensatz trainiert wurde, kann Bounding Boxes ausgeben, die potenzielle Anomalien identifizieren. Durch die Visualisierung dieser Boxen, die direkt auf MRT- oder CT-Scans eingeblendet werden, können Radiologen die Ergebnisse des Modells schnell bewerten und so die Diagnose unterstützen. Darüber hinaus kann die Visualisierung von Patientenergebnissen auf der Grundlage von Bildgebungsmerkmalen helfen, Krankheitsuntertypen zu identifizieren. Die KI im Gesundheitswesen ist in hohem Maße auf solche visuellen Hilfsmittel angewiesen. Weitere Anwendungen können Sie beim National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) erkunden.
2. Autonome Fahrzeugentwicklung: Selbstfahrende Autosysteme verarbeiten riesige Mengen von Sensordaten. Die Visualisierung wird während der Entwicklung und Prüfung ausgiebig genutzt. Ingenieure visualisieren LiDAR-Punktwolken, Radarsignaturen und Kamerabilder in einer 3D-Simulation der Umgebung. Erkannte Objekte (Autos, Fußgänger, Radfahrer), die von Modellen wie YOLO identifiziert wurden, werden häufig mit Bounding Boxes, Verfolgungspfaden und Vertrauenswerten angezeigt, so dass die Entwickler die Genauigkeit und Sicherheit des Erkennungssystems in verschiedenen Szenarien überprüfen können. Sehen Sie sich Beispiele für KI-Lösungen in der Automobilindustrie an und erfahren Sie mehr über Branchenansätze von Unternehmen wie Mobileye.

Unterscheidung von verwandten Begriffen

• Datenanalyse: Hierbei handelt es sich um ein breiteres Feld, das den gesamten Prozess der Prüfung, Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten umfasst, um nützliche Informationen zu entdecken und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die Datenvisualisierung ist eine Komponente oder ein Werkzeug, das innerhalb der Datenanalyse verwendet wird, um Ergebnisse zu präsentieren oder Daten zu untersuchen, aber die Analyse umfasst auch statistische Modellierung, Hypothesentests und andere nichtvisuelle Methoden. Erfahren Sie mehr über die Grundlagen der Datenanalytik.
• Bildverarbeitung: Dieser Bereich konzentriert sich auf die Bearbeitung digitaler Bilder, um sie zu verbessern oder Informationen direkt aus den Pixeldaten zu extrahieren (z. B. Filterung, Kantenerkennung, Kontrastanpassung). Während es bei der Visualisierung auch um die Darstellung von Bildern gehen kann, geht es bei der Datenvisualisierung in der KI/ML oft um die Darstellung abstrakter Daten (z. B. Modellleistungskennzahlen oder Merkmalsbeziehungen) oder um die Überlagerung von Modellinterpretationen (z. B. Erkennungen) auf Bildern, anstatt die Bilder selbst zu transformieren. Lesen Sie mehr über die Unterschiede in diesem Blogbeitrag über Computer Vision und Bildverarbeitung.
• Explorative Datenanalyse (EDA): EDA ist der Prozess der Analyse von Datensätzen, um deren Hauptmerkmale zu verstehen, oft unter Verwendung visueller Methoden. Datenvisualisierungstechniken sind die wichtigsten Werkzeuge, die bei der EDA eingesetzt werden, um Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu testen und Annahmen zu überprüfen. Der Leitfaden zur Vorverarbeitung annotierter Daten behandelt EDA-Konzepte, die für Computer-Vision-Datensätze relevant sind.