بهترین ابزار برای تجسم داده های هوش مصنوعی

بهترین ابزار برای تجسم داده‌های هوش مصنوعی، نوت بوک‌ها و داشبوردها هستند. تجسم، کاوش و تعامل با داده‌ها اغلب زمانی جالب‌تر است که در انتها معیارهای مشابهی برای مقایسه وجود داشته باشد. به همین دلیل است که ابزارهایی که می‌توانند این نوع تصاویر را تولید کنند ایده آل هستند.

پس از ایجاد تصاویر بصری با استفاده از ابزارهای مختلف، در اینجا چهار ابزار گرافیکی وجود دارد که به نظر مفید هستند. هر ابزار از انواع خروجی‌های مختلف پشتیبانی می‌کند. نمودارهای متعدد با یک تصویر، گرافیک‌هایی که در اطراف قرار می‌گیرند و خطوط مستقیم.

یادگیری ماشینی (ML) چیست؟

بیایید با تشریح دامنه یادگیری ماشین شروع کنیم.

• هدف یادگیری ماشینی ساختن سیستمی است که یاد می‌گیرد. تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام آن.

• ML زیرمجموعه‌ای از علوم رایانه است. زیر شاخه هوش مصنوعی قرار دارد زیرا در مورد ساخت ماشین‌هایی با قابلیت یادگیری است.

• ML شامل الگوریتم‌هایی است که می‌توانند وظایف یادگیری ماشینی را انجام دهند. مثلاً به طور خودکار تصاویر را برچسب‌گذاری می‌کنند و سپس اشیاء درون عکس‌ها را استخراج می‌کنند.

• الگوریتم‌های ML را می‌توان در هر حوزه‌ای اعمال کرد. زمینه‌های تحت پوشش یادگیری ماشینی شامل بینایی (پردازش تصاویر برای استخراج اشیا و برچسب‌ها)، پردازش زبان (تجزیه و تحلیل متن برای استخراج حقایق)، تصمیم‌گیری (پیش‌بینی بر اساس داده‌ها) و رباتیک ( تلاش برای توسعه ربات‌هایی با قابلیت یادگیری).

داده‌های یادگیری ماشین (ML) برای تولید و اصلاح الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود، بنابراین درک داده ها بسیار مهم است. داده‌ها را می‌توان از هر منبعی استخراج کرد – داده های جمع‌آوری شده از حسگرها، فیلم‌های ضبط شده یا اقدامات انسانی.

اکنون، بیایید به بهترین ابزار برای تجسم داده‌های یادگیری ماشین (ML) بپردازیم.

Pandas

Pandas یک کتابخانه پایتون برای کار با طیف گسترده‌ای از منابع داده است. برای کار با داده‌های ذخیره شده در انبارهای داده، منابع داده‌های مختلف یا مجموعه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار ایده آل است.

پانداها دارای طیف وسیعی از توابع هستند. مانند جنگل تصادفی، مدل‌های بایاس واریانس، طبقه‌بندی باینری و مشکلات معکوس، که می‌توانید از آنها برای کار با داده‌های خود استفاده کنید.

پانداها عملکردهای مختلفی دارند، از جمله برچسب‌ها، جنگل تصادفی، رگرسیون لجستیک، پسوند تصادفی، نزول گرادیان و رگرسیون خطی. کتابخانه Pandas شامل یک ابزار علم داده همه منظوره است که Pandas نیز نامیده می‌شود.

جستجوی Elastic

Echo یک سرویس وب است که به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار کمک می‌کند. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های مربوط به مشتریان، کارمندان یا هر شخص دیگری را در اینترنت جمع‌آوری کنند تا به سرعت داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند.

• Echo داده‌ها را در Amazon S3 ذخیره می‌کند. شما می‌توانید به داده‌های ذخیره شده در سایر سیستم‌های ذخیره سازی مانند لپ تاپ خود دسترسی داشته باشید.

• Echo دو خط لوله داده را ارائه می‌دهد: DataPipeline و DiscoveryPipeline.

• DataPipeline یک سیستم خط لوله داده برای تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌های بدون ساختار است.

• خط لوله داده به شما امکان می‌دهد جستجوی Elastic را با داده‌ها نقشه برداری و پر کنید، سپس داده‌ها را برای ایجاد بینش فیلتر کنید.

• هنگامی که زمان آن فرا می‌رسد که اطلاعات خود را بیشتر درک کنید، می‌توانید داده‌های خود را در قالب‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل بیشتر صادر کنید.

StatsD

StatsD ابزاری است که می‌تواند به شما در مدیریت سرورها کمک کند، اما می‌توانید از آن برای تقویت ابزارهای تجسم مختلف نیز استفاده کنید.

• StatsD در پس‌زمینه اجرا می‌شود، به درخواست‌های HTTP گوش می‌دهد و رویدادها را به جلویی ارسال می‌کند.

• هنگامی که اتفاقی می‌افتد، رویدادها را از طریق شبکه به یک سری از سرورهای Graphite ارسال می‌کند و آنها ثبت می‌شوند.

• Graphite رویدادها را از StatsD جمع آوری می‌کند و آنها را به روش‌های مختلف نمایش می‌دهد.

• اگر متوجه شدید که StatsD برای رسیدگی به درخواست‌های شما کمی شلوغ شده است، می‌توانید آن را مجبور کنید رویدادهای کمتری ارسال کند.

چرا یک شرکت می خواهد داده های هوش مصنوعی را تجسم کند؟

شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای دو هدف اصلی استفاده کنند: بهبود تجربه مشتری و ایجاد بینش در فرآیندهای تجاری. کسب‌وکارها می‌توانند کاربردهای مختلفی برای تجسم داده‌های هوش مصنوعی بیابند. یکی از مواردی که با من طنین‌انداز می‌شود، توانایی تجسم جریان اطلاعات مشتق‌شده از هوش مصنوعی در یک شرکت است.

یک بازدید کننده از وب سایت شما می‌تواند مکان‌هایی را ببیند که به احتمال زیاد با شرکت شما تعامل دارند. اگر یک مجموعه ابزار یادگیری ماشینی در شرکت خود دارید، بازدیدکننده می‌تواند ببیند که در کجا نتیجه رویداد را مشاهده می‌کند، مانند سفارش فروش. این به نوبه خود، یک محیط یادگیری عالی برای کسب و کار ایجاد می‌کند تا بفهمد کاربران چگونه با محصول خود تعامل دارند.

به طور مشابه، یک کسب‌وکار می‌تواند از هوش مصنوعی برای مدل‌سازی داده‌های کاربر در لبه و روی آن داده استفاده کند. این مورد به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا ببینند مشتریان چگونه از محصول شما در دستگاه‌های خود استفاده می‌کنند تا بتوانید به‌طور مؤثرتری اتفاقات بعدی را پیش‌بینی کنید. این الگوها که از یادگیری ماشینی مشتق شده‌اند، می‌توانند برای آموزش کسب و کار شما برای بهبود عملکرد استفاده شوند.

آیا کاربران هوش مصنوعی معمولاً انتظار دارند که داشبوردها بصری یا متنی باشند؟ چگونه داشبوردها می‌توانند به بهترین وجه نیازهای مختلف را برآورده کنند؟

داشبوردها معمولاً بصری هستند، اما برخی از متخصصان هوش مصنوعی ترجیح می‌دهند از داشبوردهای متنی استفاده کنند. دلیل اصلی این است که می‌خواهیم ببینیم خروجی‌های نرم‌افزار هوش مصنوعی قبل از اینکه سیستم آنها را به فرم گرافیکی تبدیل کند، چه شکلی هستند. یک بازنمایی متنی می‌تواند نگاه دقیق‌تری به داده‌ها نسبت به نمایش بصری ارائه دهد. در این موارد، ممکن است یک نمودار متنی را انتخاب کنید.

آینده برای تجسم داده های AI چیست؟

در طول دهه آینده، استفاده از هوش مصنوعی افزایش خواهد یافت و نتایج بهتر و دقیق‌تری ارائه خواهد کرد. منتظر داشبوردهای بیشتری باشید که به کاربران امکان می‌دهد پیش‌بینی‌های خود را با محصولات مقایسه کنند و ببینند که سیستم چقدر می‌تواند آینده را پیش‌بینی کند. داشبوردها همچنین به دلیل دقت بهبود یافته نرم‌افزار هوش مصنوعی و روش‌های یادگیری عمیق مورد استفاده، نتایج دقیق‌تری را نشان خواهند داد.

یا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.