データの可視化
強力な可視化技術とツールで、複雑なAI/MLデータを実用的な洞察に変換します。詳しくはUltralyticsをご覧ください!
データの可視化とは、データや情報をグラフィカルに表現することである。人工知能(AI)や機械学習(ML)の文脈では、複雑なデータ、モデル・アーキテクチャ、パフォーマンス指標を人間に理解させるために不可欠なツールである。生の数値や抽象的な概念をチャート、グラフ、マップに変換することで、開発者や研究者はパターンを特定し、異常を発見し、洞察をはるかに効果的に伝えることができる。可視化は、最初のデータ探索や前処理からモデル評価や結果の解釈に至るまで、MLワークフロー全体を通じて重要な役割を果たします。モデルからの複雑な出力を、明確で実用的な洞察に変換するのに役立ちます。このコンセプトは、ビジュアライゼーションによるコンピュータ・ビジョン・アプリケーションの強化に関するブログでさらに詳しく説明しています。
実際のAI/MLアプリケーション
- 医療画像分析:ヘルスケアAIでは、視覚化は複雑な医療スキャンを解釈するのに役立つ。脳腫瘍データセットのようなデータセットでトレーニングされた物体検出モデルは、潜在的な異常を特定するバウンディングボックスを出力することができます。これらのボックスをMRIやCTスキャンに直接重ねて可視化することで、放射線科医はモデルの所見を迅速に評価し、診断に役立てることができる。さらに、画像特徴に基づく患者の転帰クラスターを視覚化することで、疾患のサブタイプを特定するのに役立つ。ヘルスケアにおけるAIは、このような視覚的補助に大きく依存している。国立生体医用画像・生体工学研究所(NIBIB)では、さらなる応用例を探ることができる。
- 自律走行車の開発:自動運転車システムは膨大な量のセンサーデータを処理する。開発とテストでは、視覚化が多用されています。エンジニアはLiDARのポイントクラウド、レーダーシグネチャ、カメラフィードを環境の3Dシミュレーションで視覚化します。YOLOのようなモデルによって識別された物体(車、歩行者、自転車)は、バウンディングボックス、トラッキングパス、信頼度スコアとともに表示されることが多く、開発者はさまざまなシナリオで知覚システムの精度と安全性を検証することができます。車載AIソリューションの例をご覧いただき、Mobileyeのような企業の業界アプローチについて学んでください。
関連用語との区別
- データ分析:有用な情報を発見し、意思決定をサポートするために、データを検査、クリーニング、変換、モデル化するプロセス全体を含む、より広範な分野である。データ可視化は、データ分析の中で、調査結果の提示やデータの探索に使用されるコンポーネントや ツールですが、分析には、統計モデリング、仮説検証、その他の非可視的手法も含まれます。データアナリティクスの基礎について詳しく知る
- 画像処理:この分野は、デジタル画像を操作して、その画像を向上させたり、ピクセルデータから直接情報を抽出したりすることに重点を置いている(フィルタリング、エッジ検出、コントラスト調整など)。可視化には画像を表示することも含まれますが、AI/MLにおけるデータ可視化は、画像そのものを変換するのではなく、抽象的なデータ(モデルの性能指標や特徴の関係など)を表現したり、モデルの解釈(検出結果など)を画像に重ね合わせたりすることを扱うことが多いです。この違いについては、Computer Vision vs Image Processingのブログ記事をご覧ください。
- 探索的データ分析(EDA):EDAとは、データセットを分析し、その主な特徴を理解するプロセスであり、多くの場合、視覚的手法を用いる。データ可視化技術は、パターンを発見し、異常を発見し、仮説を検証し、仮定をチェックするために、EDA中に採用される主要なツールである。注釈付きデータの前処理に関するガイドは、コンピュータ・ビジョンのデータセットに関連するEDAの概念に触れています。