Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die grafische Darstellung von Daten und Informationen. Im Kontext von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist sie ein unverzichtbares Werkzeug, um komplexe Daten, Modellarchitekturen und Leistungsmetriken für den Menschen verständlich zu machen. Durch die Umwandlung von Rohzahlen und abstrakten Konzepten in Diagramme, Grafiken und Karten können Entwickler und Forscher Muster erkennen, Anomalien entdecken und Erkenntnisse weitaus effektiver kommunizieren. Die Visualisierung spielt eine entscheidende Rolle im gesamten ML-Workflow, von der ersten Datenerkundung und -vorverarbeitung bis hin zur Modellevaluierung und der Interpretation der Ergebnisse. Sie trägt dazu bei, komplexe Ausgaben von Modellen in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, ein Konzept, das in unserem Blog zur Verbesserung von Computer-Vision-Anwendungen mit Visualisierungen weiter untersucht wird.

Relevanz im KI/ML-Lebenszyklus

Bei der Datenvisualisierung geht es nicht nur um die Erstellung ästhetisch ansprechender Grafiken, sondern sie ist ein grundlegender Bestandteil des Deep-Learning-Prozesses. In den ersten Phasen eines Projekts wird die Visualisierung für die explorative Datenanalyse (EDA) verwendet, um Datensatzverteilungen zu verstehen und potenzielle Probleme wie Datensatzverzerrungen oder den Bedarf an Datenaugmentation zu identifizieren. Während des Modelltrainings helfen Tools wie TensorBoard bei der Visualisierung von Metriken wie Loss-Function-Kurven und Genauigkeit im Zeitverlauf. Nach dem Training sind Visualisierungen wie eine Konfusionsmatrix oder eine Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve unerlässlich für die Bewertung der Modellleistung. Plattformen wie Ultralytics HUB integrieren diese Visualisierungen, um ein nahtloses MLOps-Erlebnis zu bieten.

KI/ML-Anwendungen in der realen Welt

1. Medizinische Bildanalyse: In der KI im Gesundheitswesen hilft die Visualisierung bei der Interpretation komplexer medizinischer Scans. Ein Objekterkennungs-Modell, das auf einem Datensatz wie dem Brain Tumor dataset trainiert wurde, kann Bounding Boxes ausgeben, die potenzielle Anomalien identifizieren. Die Visualisierung dieser Boxen, die direkt auf MRT- oder CT-Scans überlagert werden, ermöglicht es Radiologen, die Ergebnisse des Modells schnell zu beurteilen und so die Diagnose zu unterstützen. Darüber hinaus kann die Visualisierung von Clustern von Patientenergebnissen basierend auf Bildgebungsmerkmalen helfen, Krankheitssubtypen zu identifizieren. KI im Gesundheitswesen ist stark auf solche visuellen Hilfsmittel angewiesen. Sie können weitere Anwendungen am National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) erkunden.
2. Entwicklung autonomer Fahrzeuge: Systeme für selbstfahrende Autos verarbeiten riesige Mengen an Sensordaten. Die Visualisierung wird während der Entwicklung und des Testens 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 werden, werden oft mit Begrenzungsrahmen, Verfolgungspfaden und Konfidenzwerten angezeigt, sodass Entwickler die Genauigkeit und Sicherheit des Wahrnehmungssystems in verschiedenen Szenarien überprüfen können. Siehe Beispiele in KI-Lösungen für die Automobilindustrie und erfahren Sie mehr über Branchenansätze von Unternehmen wie Mobileye.

Abgrenzung von verwandten Begriffen

• Data Analytics: Dies ist ein breiteres Feld, das den gesamten Prozess der Inspektion, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten umfasst, um nützliche Informationen zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Datenvisualisierung ist eine Komponente oder ein Werkzeug, das innerhalb von Data Analytics verwendet wird, um Ergebnisse zu präsentieren oder Daten zu untersuchen, aber Analytics umfasst auch statistische Modellierung, Hypothesentests und andere nicht-visuelle Methoden. Erfahren Sie mehr über die Grundlagen der Datenanalyse.
• Bildverarbeitung: Dieses Feld konzentriert sich auf die Manipulation digitaler Bilder, um diese zu verbessern oder Informationen direkt aus den Pixeldaten zu extrahieren (z. B. Filterung, Kantenerkennung, Kontrastanpassung). Während die Visualisierung die Anzeige von Bildern beinhalten kann, befasst sich die Datenvisualisierung in KI/ML oft mit der Darstellung abstrakter Daten (wie Modellleistungsmetriken oder Feature-Beziehungen) oder der Überlagerung von Modellinterpretationen (wie Erkennungen) auf Bildern, anstatt die Bilder selbst zu transformieren. Lesen Sie mehr über die Unterschiede in diesem Blogbeitrag über Computer Vision vs. Bildverarbeitung.
• Explorative Datenanalyse (EDA): EDA ist der Prozess der Analyse von Datensätzen, um ihre Hauptmerkmale zu verstehen, oft unter Verwendung visueller Methoden. Datenvisualisierungstechniken sind die wichtigsten Werkzeuge, die während der EDA eingesetzt werden, um Muster aufzudecken, Anomalien zu erkennen, Hypothesen zu testen und Annahmen zu überprüfen. Der Leitfaden zur Vorverarbeitung annotierter Daten berührt EDA-Konzepte, die für Computer-Vision-Datensätze relevant sind.