Veri Görselleştirme

Veri görselleştirme, veri ve bilgilerin grafiksel olarak temsil edilmesi uygulamasıdır. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) bağlamında, karmaşık verileri, model mimarilerini ve performans metriklerini insanlar için anlaşılır hale getirmek için vazgeçilmez bir araçtır. Ham sayıları ve soyut kavramları grafiklere, çizelgelere ve haritalara dönüştürerek, geliştiriciler ve araştırmacılar kalıpları tanımlayabilir, anormallikleri tespit edebilir ve içgörüleri çok daha etkili bir şekilde iletebilir. Görselleştirme, ilk veri keşfi ve ön işlemeden model değerlendirmesine ve sonuçların yorumlanmasına kadar tüm ML iş akışı boyunca önemli bir rol oynar. Modellerden elde edilen karmaşık çıktıları net, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmeye yardımcı olur; bu kavram, görselleştirmelerle bilgisayarlı görü uygulamalarını geliştirme hakkındaki blogumuzda daha ayrıntılı olarak incelenmiştir.

Yapay Zeka/ML Yaşam Döngüsündeki Önemi

Veri görselleştirme sadece estetik açıdan hoş grafikler oluşturmakla ilgili değildir; derin öğrenme sürecinin temel bir bileşenidir. Bir projenin ilk aşamalarında, veri kümesi dağılımlarını anlamak ve veri kümesi yanlılığı veya veri artırma ihtiyacı gibi potansiyel sorunları belirlemek için görselleştirme, Keşifsel Veri Analizi (EDA) için kullanılır. Model eğitimi boyunca, TensorBoard gibi araçlar, kayıp fonksiyonu eğrileri ve zaman içindeki doğruluk gibi metrikleri görselleştirmeye yardımcı olur. Eğitimden sonra, bir karmaşıklık matrisi veya bir Alıcı Çalışma Karakteristiği (ROC) Eğrisi gibi görselleştirmeler, model performansını değerlendirmek için gereklidir. Ultralytics HUB gibi platformlar, sorunsuz bir MLOps deneyimi sağlamak için bu görselleştirmeleri entegre eder.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

1. Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetleri yapay zekasında, görselleştirme karmaşık tıbbi taramaları yorumlamaya yardımcı olur. Beyin Tümörü veri seti gibi bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir nesne tespiti modeli, potansiyel anormallikleri tanımlayan sınırlayıcı kutular çıkarabilir. Bu kutuları doğrudan MR veya BT taramalarının üzerine yerleştirilmiş olarak görselleştirmek, radyologların modelin bulgularını hızlı bir şekilde değerlendirmesine ve teşhise yardımcı olmasına olanak tanır. Ayrıca, görüntüleme özelliklerine dayalı hasta sonuç kümelerini görselleştirmek, hastalık alt tiplerini tanımlamaya yardımcı olabilir. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka, bu tür görsel yardımlara büyük ölçüde dayanır. Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyo Mühendislik Enstitüsü'nde (NIBIB) daha fazla uygulama keşfedebilirsiniz.
2. Otonom Araç Geliştirme: Otonom sürüşlü araba sistemleri, büyük miktarda sensör verisini işler. Görselleştirme, geliştirme ve test sırasında yoğun bir şekilde kullanılır. Mühendisler, LiDAR nokta bulutlarını, radar imzalarını ve kamera yayınlarını ortamın 3B simülasyonunda görselleştirir. YOLO gibi modeller tarafından tanımlanan algılanan nesneler (arabalar, yayalar, bisikletliler) genellikle sınırlayıcı kutular, izleme yolları ve güvenilirlik skorları ile görüntülenir ve geliştiricilerin algılama sisteminin çeşitli senaryolarda doğruluğunu ve güvenliğini doğrulamasına olanak tanır. Otomotiv çözümlerinde yapay zeka örneklerine bakın ve Mobileye gibi şirketlerin endüstri yaklaşımları hakkında bilgi edinin.

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

• Veri Analitiği (Data Analytics): Bu, yararlı bilgiler keşfetmek ve karar almayı desteklemek için verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecinin tamamını içeren daha geniş bir alandır. Veri görselleştirme, bulguları sunmak veya verileri keşfetmek için veri analitiği içinde kullanılan bir bileşen veya araçtır, ancak analitik ayrıca istatistiksel modelleme, hipotez testi ve diğer görsel olmayan yöntemleri de içerir. Veri analitiği temelleri (data analytics fundamentals) hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Görüntü İşleme: Bu alan, görüntüleri geliştirmek veya doğrudan piksel verilerinden bilgi çıkarmak için dijital görüntüleri işlemeye odaklanır (örneğin, filtreleme, kenar algılama, kontrast ayarlama). Görselleştirme görüntüleri görüntülemeyi içerebilse de, AI/ML'deki veri görselleştirme genellikle soyut verileri (model performans metrikleri veya özellik ilişkileri gibi) temsil etmek veya model yorumlarını (algılamalar gibi) görüntülerin üzerine yerleştirmekle ilgilenir, görüntülerin kendilerini dönüştürmek yerine. Bu Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme blog gönderisindeki farklar hakkında bilgi edinin.
• Keşifsel Veri Analizi (EDA): EDA, veri kümelerinin ana özelliklerini anlamak için, genellikle görsel yöntemler kullanılarak yapılan işlemdir. Veri görselleştirme teknikleri, kalıpları ortaya çıkarmak, anormallikleri tespit etmek, hipotezleri test etmek ve varsayımları kontrol etmek için EDA sırasında kullanılan birincil araçlardır. Açıklamalı verileri ön işleme kılavuzu, bilgisayarlı görü veri kümeleriyle ilgili EDA kavramlarına değinmektedir.