Hình ảnh hóa dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu AI/ML phức tạp thành thông tin chi tiết có thể hành động được bằng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa mạnh mẽ. Tìm hiểu thêm tại Ultralytics!
Trực quan hóa dữ liệu là phương pháp biểu diễn dữ liệu và thông tin dưới dạng đồ họa. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) , đây là một công cụ không thể thiếu để biến dữ liệu phức tạp, kiến trúc mô hình và số liệu hiệu suất trở nên dễ hiểu đối với con người. Bằng cách chuyển đổi các số liệu thô và khái niệm trừu tượng thành biểu đồ, đồ thị và bản đồ, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể xác định các mẫu hình, phát hiện điểm bất thường và truyền đạt thông tin chi tiết hiệu quả hơn nhiều. Trực quan hóa đóng vai trò quan trọng trong toàn bộ quy trình ML, từ việc khám phá và tiền xử lý dữ liệu ban đầu đến đánh giá mô hình và diễn giải kết quả. Nó giúp chuyển đổi các kết quả đầu ra phức tạp từ mô hình thành những thông tin chi tiết rõ ràng, có thể hành động được, một khái niệm được khám phá sâu hơn trong bài viết của chúng tôi về việc nâng cao các ứng dụng thị giác máy tính bằng trực quan hóa .
Sự liên quan trong vòng đời AI/ML
Trực quan hóa dữ liệu không chỉ là việc tạo ra đồ họa đẹp mắt; nó là một thành phần cơ bản của quy trình học sâu . Trong giai đoạn đầu của một dự án, trực quan hóa được sử dụng cho Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA) để hiểu phân phối dữ liệu và xác định các vấn đề tiềm ẩn như độ lệch dữ liệu hoặc nhu cầu tăng cường dữ liệu . Trong suốt quá trình huấn luyện mô hình, các công cụ như TensorBoard giúp trực quan hóa các số liệu như đường cong hàm mất mát và độ chính xác theo thời gian. Sau khi huấn luyện, các trực quan hóa như ma trận nhầm lẫn hoặc Đường cong Đặc tính Hoạt động của Bộ thu (ROC) là cần thiết để đánh giá hiệu suất mô hình. Các nền tảng như Ultralytics HUB tích hợp các trực quan hóa này để mang lại trải nghiệm MLOps liền mạch.
Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực
- Phân tích Hình ảnh Y tế : Trong lĩnh vực AI chăm sóc sức khỏe, trực quan hóa giúp diễn giải các hình ảnh chụp quét y tế phức tạp. Một mô hình phát hiện đối tượng được đào tạo trên một tập dữ liệu như tập dữ liệu U Não có thể tạo ra các hộp giới hạn xác định các bất thường tiềm ẩn. Việc trực quan hóa các hộp này được phủ trực tiếp lên ảnh chụp MRI hoặc CT cho phép các bác sĩ X quang nhanh chóng đánh giá các phát hiện của mô hình, hỗ trợ chẩn đoán. Hơn nữa, việc trực quan hóa các cụm kết quả bệnh nhân dựa trên các đặc điểm hình ảnh có thể giúp xác định các phân nhóm bệnh. AI trong chăm sóc sức khỏe phụ thuộc rất nhiều vào các công cụ trực quan này. Bạn có thể khám phá thêm các ứng dụng tại Viện Chẩn đoán Hình ảnh và Kỹ thuật Sinh học Y sinh Quốc gia (NIBIB) .
- Phát triển xe tự hành: Hệ thống xe tự lái xử lý lượng lớn dữ liệu cảm biến. Hình ảnh hóa được sử dụng rộng rãi trong quá trình phát triển và thử nghiệm. Các kỹ sư hình ảnh hóa các đám mây điểm LiDAR, chữ ký radar và nguồn cấp dữ liệu camera trong mô phỏng 3D của môi trường. Các đối tượng được phát hiện (ô tô, người đi bộ, người đi xe đạp) được xác định bởi các mô hình như YOLO thường được hiển thị với các hộp giới hạn, đường dẫn theo dõi và điểm tin cậy, cho phép các nhà phát triển xác minh độ chính xác và an toàn của hệ thống nhận thức trong nhiều tình huống khác nhau. Xem các ví dụ trong các giải pháp AI trong ô tô và tìm hiểu về các phương pháp tiếp cận của ngành từ các công ty như Mobileye .
Phân biệt từ các thuật ngữ liên quan
- Phân tích Dữ liệu : Đây là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm toàn bộ quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích và hỗ trợ ra quyết định. Trực quan hóa dữ liệu là một thành phần hoặc công cụ được sử dụng trong phân tích dữ liệu để trình bày kết quả hoặc khám phá dữ liệu, nhưng phân tích cũng bao gồm mô hình thống kê, kiểm định giả thuyết và các phương pháp phi trực quan khác. Tìm hiểu thêm về các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu .
- Xử lý hình ảnh: Lĩnh vực này tập trung vào việc xử lý hình ảnh kỹ thuật số để cải thiện chúng hoặc trích xuất thông tin trực tiếp từ dữ liệu pixel (ví dụ: lọc, phát hiện cạnh, điều chỉnh độ tương phản). Trong khi trực quan hóa có thể liên quan đến việc hiển thị hình ảnh, trực quan hóa dữ liệu trong AI/ML thường liên quan đến việc biểu diễn dữ liệu trừu tượng (như số liệu hiệu suất mô hình hoặc mối quan hệ tính năng) hoặc chồng các diễn giải mô hình (như phát hiện) lên hình ảnh, thay vì biến đổi chính hình ảnh. Đọc về sự khác biệt trong bài đăng trên blog Thị giác máy tính so với Xử lý hình ảnh này.
- Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA): EDA là quá trình phân tích các tập dữ liệu để hiểu các đặc điểm chính của chúng, thường sử dụng các phương pháp trực quan. Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu là các công cụ chính được sử dụng trong EDA để khám phá các mẫu, phát hiện các bất thường, kiểm tra các giả thuyết và kiểm tra các giả định. Hướng dẫn về xử lý trước dữ liệu có chú thích đề cập đến các khái niệm EDA có liên quan đến các tập dữ liệu thị giác máy tính.