Лучшие инструменты для визуализации данных ИИ

Лучшие инструменты для визуализации данных ИИ — блокноты и информационные панели. Визуализация, исследование и взаимодействие с данными часто бывает наиболее интересным, когда в конце концов это одна и та же метрика для сравнения. Вот почему инструменты, которые могут создавать такие образы, идеальны.

Создав визуальные эффекты с помощью различных инструментов, вот четыре графических инструмента, которые я считаю полезными. Каждый инструмент поддерживает различные типы выходных данных — несколько диаграмм с одним изображением, графику с обтеканием и прямые линии. Все они превосходны.

Что такое машинное обучение (ML)?

Начнем с описания области машинного обучения.

Машинное обучение направлено на создание обучающейся системы, которая принимает решения без явного программирования.

Машинное обучение — это подобласть компьютерных наук — оно относится к области ИИ, потому что речь идет о создании машин, способных к обучению.

Машинное обучение включает в себя алгоритмы, которые могут выполнять задачи машинного обучения — например, автоматически маркировать изображения, а затем извлекать объекты из изображений.

Алгоритмы машинного обучения можно применять в любой области — области, охватываемые машинным обучением, включают зрение (обработка изображений для извлечения объектов и меток), языковую обработку (анализ текста для извлечения фактов), принятие решений (создание прогнозов на основе данных) и робототехнику (пытаются разработать роботов, способных к обучению).

Данные машинного обучения (ML) используются для создания и уточнения алгоритмов машинного обучения, поэтому очень важно понимать данные. Данные можно извлечь из любого источника — данных, собранных с датчиков, видеозаписей или действий человека.

Теперь давайте обратимся к лучшим инструментам для визуализации данных машинного обучения (ML).

Панды

Pandas — это библиотека Python для работы с широким спектром источников данных. Он идеально подходит для работы с данными, хранящимися в хранилищах данных, различных источниках данных или структурированных и неструктурированных наборах данных.

Панды поставляются с широким спектром функций, таких как случайный лес, модели смещения и отклонения, бинарная классификация и обратные задачи, которые вы можете использовать для работы со своими данными.

Pandas имеет различные функции, в том числе создание меток, случайный лес, логистическую регрессию, случайный суффикс, градиентный спуск и линейную регрессию. Библиотека Pandas включает универсальный инструмент обработки данных, также называемый Pandas.

Доступно в Mac App Store и для Windows.

Pandas имеет открытый исходный код, поэтому, если вы найдете в нем полезный инструмент, внесите свой вклад!

Эластичный поиск

Echo — это веб-служба, упрощающая сбор и анализ неструктурированных данных. Это позволяет компаниям собирать данные о своих клиентах, сотрудниках или других лицах в Интернете для быстрого анализа данных.

Echo хранит данные в Amazon S3 (и вы можете получить доступ к данным, хранящимся в других системах хранения, например, на вашем ноутбуке).

Echo предлагает два конвейера данных: DataPipeline и DiscoveryPipeline.

DataPipeline — это система конвейера данных для визуализации и анализа неструктурированных данных.

DataPipeline позволяет отображать и заполнять Elasticsearch данными, а затем фильтровать данные для получения ценных сведений.

Когда придет время лучше понять ваши данные, вы можете экспортировать их в различные форматы для дальнейшего анализа.

Доступно на AWS.

Статистика D

StatsD — это инструмент, который может помочь вам управлять серверами, но вы также можете использовать его для управления различными инструментами визуализации.

StatsD работает в фоновом режиме, прослушивает HTTP-запросы и отправляет события во внешний интерфейс.

Когда что-то происходит, он отправляет события по сети на ряд серверов Graphite, где они регистрируются.

Graphite собирает события из StatsD и отображает их различными способами.

Если вы обнаружите, что StatsD стал слишком занят, чтобы обрабатывать ваши запросы, вы можете заставить его отправлять меньше событий.

Доступно в Mac App Store и для Windows.