Veri Görselleştirme

Veri görselleştirme, verileri ve bilgileri grafiksel olarak temsil etme uygulamasıdır. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) bağlamında, karmaşık verileri, model mimarilerini ve performans ölçümlerini insanlar için anlaşılabilir hale getirmek için vazgeçilmez bir araçtır. Geliştiriciler ve araştırmacılar, ham sayıları ve soyut kavramları çizelgelere, grafiklere ve haritalara dönüştürerek kalıpları belirleyebilir, anormallikleri tespit edebilir ve içgörüleri çok daha etkili bir şekilde iletebilirler. Görselleştirme, ilk veri keşfi ve ön işlemeden model değerlendirmesine ve sonuçların yorumlanmasına kadar tüm makine öğrenimi iş akışı boyunca çok önemli bir rol oynar. Modellerden elde edilen karmaşık çıktıların net, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesine yardımcı olur; bu kavram, bilgisayarla görme uygulamalarının görselleştirmelerle geliştirilmesine ilişkin blogumuzda daha ayrıntılı olarak incelenmiştir.

AI/ML Yaşam Döngüsünde Uygunluk

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

Gerçek Dünya AI/ML Uygulamaları

1. Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık alanında yapay zekada görselleştirme, karmaşık tıbbi taramaların yorumlanmasına yardımcı olur. Beyin Tümörü veri kümesi gibi bir veri kümesi üzerinde eğitilen bir nesne algılama modeli, potansiyel anomalileri tanımlayan sınırlayıcı kutular üretebilir. Bu kutuların doğrudan MRI veya CT taramaları üzerine yerleştirilerek görselleştirilmesi, radyologların modelin bulgularını hızlı bir şekilde değerlendirmesini sağlayarak tanıya yardımcı olur. Ayrıca, görüntüleme özelliklerine dayalı olarak hasta sonuç kümelerinin görselleştirilmesi, hastalık alt tiplerinin belirlenmesine yardımcı olabilir. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka büyük ölçüde bu tür görsel yardımcılara dayanır. Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyomühendislik Enstitüsü'nde (NIBIB) daha fazla uygulama keşfedebilirsiniz.
2. Otonom Araç Geliştirme: Sürücüsüz araç sistemleri büyük miktarda sensör verisini işler. Görselleştirme, geliştirme ve test sırasında yaygın olarak kullanılır. Mühendisler LiDAR nokta bulutlarını, radar izlerini ve kamera görüntülerini ortamın 3D simülasyonunda görselleştirir. YOLO gibi modeller tarafından tespit edilen nesneler (arabalar, yayalar, bisikletliler) genellikle sınırlayıcı kutular, izleme yolları ve güven puanları ile görüntülenerek geliştiricilerin çeşitli senaryolarda algılama sisteminin doğruluğunu ve güvenliğini doğrulamasına olanak tanır. Otomotivde Yapay Zeka çözümlerindeki örnekleri görün ve Mobileye gibi şirketlerin sektör yaklaşımları hakkında bilgi edinin.

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

• Veri Analitiği: Bu, yararlı bilgileri keşfetmek ve karar vermeyi desteklemek için verilerin incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi 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 aynı zamanda istatistiksel modelleme, hipotez testi ve diğer görsel olmayan yöntemleri de içerir. Veri analitiğinin temelleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Görüntü İşleme: Bu alan, dijital görüntüleri iyileştirmek veya doğrudan piksel verilerinden bilgi çıkarmak için manipüle etmeye odaklanır (örneğin, filtreleme, kenar algılama, kontrast ayarı). Görselleştirme görüntülerin görüntülenmesini içerebilirken, AI/ML'deki veri görselleştirme genellikle görüntülerin kendilerini dönüştürmek yerine soyut verileri (model performans metrikleri veya özellik ilişkileri gibi) temsil etmek veya model yorumlarını (tespitler gibi) görüntülerin üzerine yerleştirmekle ilgilenir. Aradaki farklar hakkında bilgi edinmek için Bilgisayarla Görme ve Görüntü İşleme blog yazımızı okuyabilirsiniz.
• Keşifsel Veri Analizi (EDA): EDA, genellikle görsel yöntemler kullanarak temel özelliklerini anlamak için veri kümelerini analiz etme sürecidir. Veri görselleştirme teknikleri, örüntüleri ortaya çıkarmak, anomalileri tespit etmek, hipotezleri test etmek ve varsayımları kontrol etmek için EDA sırasında kullanılan birincil araçlardır. Açıklamalı verilerin önceden işlenmesine ilişkin kılavuz, bilgisayarla görme veri kümeleriyle ilgili EDA kavramlarına değinmektedir.