Почему использование визуализации данных необходимо в приложениях машинного обучения для понимания, изучения наборов данных и интерпретации результатов
Визуализация данных упрощает понимание и анализ больших объемов данных за счет создания визуальных представлений, которые выделяют закономерности, тенденции и идеи.
Роль визуализации данных в машинном обучении:
- Изучение и понимание данных: определение взаимосвязей в данных, которые затем можно использовать для информирования о выборе функций и переменных для включения в модель машинного обучения.
- Оценка производительности модели: оценка производительности моделей машинного обучения, визуализация результатов модели и сравнение прогнозируемых значений с фактическими значениями.
- Отладка моделей машинного обучения: выявляйте любые проблемы с моделью, такие как переобучение, предвзятость или неверные прогнозы, и вносите необходимые коррективы для повышения производительности модели.
- Сообщение о результатах: представляйте результаты моделей машинного обучения нетехническим заинтересованным сторонам, упрощая сложные идеи и идеи таким образом, чтобы их было легко понять.
Визуализация данных является важным инструментом для машинного обучения. По мере того, как модели машинного обучения становятся все более сложными, а наборы данных увеличиваются, визуализация будет играть еще более важную роль в понимании и интерпретации результатов. Кроме того, развитие технологий, вероятно, приведет к появлению новых и более сложных визуализаций, что еще больше упростит общение и понимание результатов моделей машинного обучения.
Источники:
https://www.geeksforgeeks.org/animated-data-visualization-using-plotly-express/