数据可视化

人工智能/移动语言生命周期的相关性

数据可视化不仅仅是创建美观的图形，它还是深度学习过程的基本组成部分。在项目的初始阶段，可视化可用于探索性数据分析（EDA），以了解数据集的分布情况，并识别数据集偏差或数据扩充需求等潜在问题。在整个模型训练过程中，TensorBoard等工具有助于可视化损失函数曲线和随时间变化的准确性等指标。训练结束后，混淆矩阵或接收者工作特性曲线（ROC）等可视化指标对评估模型性能至关重要。Ultralytics HUB等平台集成了这些可视化功能，可提供无缝的 MLOps 体验。

真实世界的人工智能/移动语言应用

1. 医学图像分析：在医疗人工智能领域，可视化有助于解释复杂的医学扫描。在脑肿瘤数据集等数据集上训练的物体检测模型可以输出边界框，识别潜在的异常。将这些方框直接叠加到核磁共振或 CT 扫描图像上进行可视化，可让放射科医生快速评估模型的发现，从而帮助诊断。此外，根据成像特征可视化患者结果集群有助于识别疾病亚型。医疗保健领域的人工智能在很大程度上依赖于此类可视化辅助工具。您可以在美国国家生物医学成像和生物工程研究所（NIBIB）探索更多应用。
2. 自动驾驶汽车开发：自动驾驶汽车系统处理大量传感器数据。可视化技术在开发和测试过程中得到广泛应用。工程师在三维模拟环境中对激光雷达点云、雷达信号和摄像头信号进行可视化处理。通过YOLO等模型识别出的物体（汽车、行人、骑车人）通常会以边界框、跟踪路径和置信度分数的形式显示出来，使开发人员能够在各种场景中验证感知系统的准确性和安全性。查看人工智能汽车解决方案中的示例，了解Mobileye 等公司的行业方法。

与相关术语的区别

• 数据分析：这是一个更广泛的领域，涉及检查、清理、转换和建模数据以发现有用信息和支持决策的整个过程。数据可视化是数据分析的一个组成部分或工具，用于展示研究结果或探索数据，但分析还包括统计建模、假设检验和其他非可视化方法。了解有关数据分析基础的更多信息。
• 图像处理：该领域侧重于处理数字图像，以增强图像效果或直接从像素数据中提取信息（如过滤、边缘检测、对比度调整）。虽然可视化可能涉及显示图像，但人工智能/人工智能领域的数据可视化通常是将抽象数据（如模型性能指标或特征关系）或模型解释（如检测）叠加到图像上，而不是转换图像本身。请阅读这篇《计算机视觉与图像处理》博文，了解两者的区别。
• 探索性数据分析（EDA）：EDA 是分析数据集以了解其主要特征的过程，通常使用可视化方法。数据可视化技术是 EDA 过程中使用的主要工具，用于揭示模式、发现异常、测试假设和检查假设。注释数据预处理指南涉及与计算机视觉数据集相关的 EDA 概念。