Veri Görselleştirme, karmaşık bilgileri ve ham verileri çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi görsel bağlamlara dönüştürme uygulamasıdır. Bu, altta yatan verilerin insan beyni tarafından anlaşılmasını kolaylaştırır ve anlamlı içgörüler elde edilmesine yardımcı olur. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğreniminde (ML) veri görselleştirme, veri kümelerini keşfetmek, eğitim sırasında model davranışını anlamak, performansı değerlendirmek ve bulguları etkili bir şekilde iletmek için çok önemlidir. Potansiyel olarak ezici sayısal verileri sezgisel görsel temsillere dönüştürür, ham sayılarda veya metin raporlarında gizlenebilecek kalıpları, eğilimleri, anormallikleri ve ilişkileri vurgular.
Temel Kavramlar ve Teknikler
Veri görselleştirmenin birincil amacı verileri net bir şekilde sunmak ve anlaşılmasını kolaylaştırmaktır. Bu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli grafik yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir:
- Çubuk Grafikler: Farklı kategorilerdeki miktarları karşılaştırma.
- Çizgi Grafikler: Zaman içindeki eğilimleri veya sürekli aralıkları gösterir.
- Dağılım Grafikleri: İki sayısal değişken arasındaki ilişkileri ve korelasyonları ortaya çıkarır.
- Isı haritaları: Değerlerin renk yoğunluğuna göre gösterildiği matris verilerinin görüntülenmesi, genellikle korelasyon matrisleri veya sinir ağlarındaki aktivasyonun görselleştirilmesi için kullanılır. Isı haritaları hakkındaUltralytics kılavuzuna bakın.
- Histogramlar: Tek bir sayısal değişkenin dağılımını gösterir.
- Kutu Çizimleri: Verilerin dağılımını çeyrekler aracılığıyla özetleme.
Doğru görselleştirme tekniğinin seçilmesi büyük ölçüde veri türüne ve iletmeyi amaçladığınız özel içgörüye bağlıdır. Etkili görselleştirme aynı zamanda izleyiciyi yanıltmadan doğru temsili sağlamak için renk paletleri, ölçeklendirme, eksenler ve etiketler gibi tasarım öğelerinin dikkatle değerlendirilmesini gerektirir. Matplotlib ve Seaborn gibi popüler Python kütüphaneleri, veri biliminde yaygın olarak kullanılan çok çeşitli statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için güçlü araçlar sağlar. Görsel gösterimin temel ilkelerine bağlı kalmak, etkili veri hikayesi anlatımının anahtarıdır.
Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamaları
- 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.
- 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 çevrenin 3D simülasyonunda görselleştiriyor. Algılanan nesneler (arabalar, yayalar, bisikletliler) gibi modeller tarafından tanımlanır YOLO genellikle sınırlayıcı kutular, izleme yolları ve güven puanlarıyla birlikte 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.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
