Визуализация данных

Визуализация данных — это практика графического представления данных и информации. В контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) это незаменимый инструмент, позволяющий сделать сложные данные, архитектуры моделей и показатели производительности понятными для людей. Преобразуя необработанные числа и абстрактные понятия в диаграммы, графики и карты, разработчики и исследователи могут выявлять закономерности, обнаруживать аномалии и гораздо эффективнее передавать информацию. Визуализация играет решающую роль на протяжении всего рабочего процесса ML, от первоначального исследования данных и предварительной обработки до оценки модели и интерпретации результатов. Она помогает преобразовать сложные выходные данные моделей в четкие, действенные идеи, концепция, более подробно рассмотренная в нашем блоге об улучшении приложений компьютерного зрения с помощью визуализаций.

Актуальность в жизненном цикле AI/ML

Визуализация данных — это не просто создание эстетически приятной графики; это фундаментальный компонент процесса глубокого обучения. На начальных этапах проекта визуализация используется для разведочного анализа данных (EDA), чтобы понять распределение набора данных и выявить потенциальные проблемы, такие как предвзятость набора данных или необходимость аугментации данных. На протяжении всего обучения модели такие инструменты, как TensorBoard, помогают визуализировать метрики, такие как кривые функции потерь и точность с течением времени. После обучения визуализации, такие как матрица ошибок или ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic), необходимы для оценки производительности модели. Платформы, такие как Ultralytics HUB, интегрируют эти визуализации, чтобы обеспечить бесперебойную работу MLOps.

Реальные приложения AI/ML

1. Анализ медицинских изображений: В ИИ для здравоохранения визуализация помогает интерпретировать сложные медицинские снимки. Модель обнаружения объектов, обученная на наборе данных, таком как набор данных об опухолях головного мозга, может выводить ограничивающие рамки, идентифицирующие потенциальные аномалии. Визуализация этих рамок, наложенных непосредственно на МРТ или КТ, позволяет радиологам быстро оценить результаты модели, помогая в диагностике. Кроме того, визуализация кластеров исходов пациентов на основе признаков визуализации может помочь выявить подтипы заболеваний. ИИ в здравоохранении в значительной степени полагается на такие визуальные средства. Вы можете изучить дополнительные приложения в Национальном институте биомедицинской визуализации и биоинженерии (NIBIB).
2. Разработка автономных транспортных средств: Системы самоуправляемых автомобилей обрабатывают огромные объемы данных с датчиков. Визуализация широко используется во время разработки и тестирования. Инженеры визуализируют облака точек LiDAR, радиолокационные сигнатуры и потоки с камер в 3D-моделировании окружающей среды. Обнаруженные объекты (автомобили, пешеходы, велосипедисты), идентифицированные моделями, такими как YOLO, часто отображаются с ограничивающими рамками, путями отслеживания и оценками достоверности, что позволяет разработчикам проверять точность и безопасность системы восприятия в различных сценариях. См. примеры в решениях AI в автомобильной промышленности и узнайте о промышленных подходах от таких компаний, как Mobileye.

Отличия от смежных терминов

• Data Analytics / Анализ данных: Это более широкая область, включающая весь процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных для выявления полезной информации и поддержки принятия решений. Визуализация данных — это компонент или инструмент, используемый в анализе данных для представления результатов или изучения данных, но аналитика также включает статистическое моделирование, проверку гипотез и другие невизуальные методы. Узнайте больше об основах анализа данных.
• Обработка изображений: Эта область фокусируется на манипулировании цифровыми изображениями для их улучшения или извлечения информации непосредственно из данных пикселей (например, фильтрация, обнаружение границ, регулировка контрастности). Хотя визуализация может включать отображение изображений, визуализация данных в AI/ML часто связана с представлением абстрактных данных (таких как метрики производительности модели или взаимосвязи признаков) или наложением интерпретаций модели (например, обнаружений) на изображения, а не с преобразованием самих изображений. Прочитайте о различиях в этой статье в блоге «Компьютерное зрение vs. Обработка изображений».
• Разведочный анализ данных (EDA): EDA — это процесс анализа наборов данных для понимания их основных характеристик, часто с использованием визуальных методов. Методы визуализации данных являются основными инструментами, используемыми во время EDA для выявления закономерностей, обнаружения аномалий, проверки гипотез и проверки предположений. Руководство по предварительной обработке аннотированных данных затрагивает концепции EDA, относящиеся к наборам данных компьютерного зрения.