Koje su dvije glavne komponente alata Facets?
Alat Facets moćan je alat za vizualizaciju koji je razvio Google koji korisnicima omogućuje uvid u svoje podatke na intuitivan i interaktivan način. Pruža sveobuhvatan pogled na distribuciju podataka, obrasce i odnose, omogućujući korisnicima donošenje informiranih odluka i izvođenje smislenih zaključaka.
Alat Facets sastoji se od dvije glavne komponente: Facets Overview i Facets Dive.
1. Pregled aspekata:
Facets Overview pruža pregled cijelog skupa podataka prikazivanjem skupa vizualizacija i sažete statistike. Nudi visoku razinu razumijevanja distribucije podataka, omogućujući korisnicima da brzo identificiraju potencijalne probleme ili anomalije. Glavne značajke Pregleda aspekata uključuju:
a. Sažetak podataka: pruža sažeti sažetak skupa podataka, uključujući broj zapisa, vrijednosti koje nedostaju i vrste podataka. Ovaj sažetak pomaže korisnicima da razumiju ukupnu strukturu podataka i identificiraju probleme s kvalitetom podataka.
b. Statistika značajki: Pregled aspekata izračunava i prikazuje statistiku za svaku značajku (stupac) u skupu podataka. Ove statistike uključuju broj, srednju vrijednost, standardnu devijaciju, minimum, maksimum i kvantile. Korisnici mogu lako prepoznati odstupanja, iskrivljene distribucije ili druge anomalije.
c. Distribucija podataka: Ova vizualizacija prikazuje distribuciju svake značajke u skupu podataka. Korisnicima omogućuje brzo identificiranje uzoraka, kao što su normalne distribucije, multimodalne distribucije ili iskrivljene distribucije. Korisnici također mogu usporediti distribucije različitih značajki kako bi identificirali odnose ili korelacije.
d. Matrica raspršenog dijagrama: Matrica raspršenog dijagrama vizualizira parove odnosa između značajki. Pomaže korisnicima identificirati korelacije ili ovisnosti između varijabli. Matrica dijagrama raspršenosti posebno je korisna kada se radi o visokodimenzionalnim skupovima podataka, budući da pruža kompaktan i informativan prikaz podataka.
2. Facets Dive:
Facets Dive pruža interaktivni i detaljni prikaz podataka dopuštajući korisnicima da istražuju pojedinačne zapise i njihove odgovarajuće vrijednosti značajki. Korisnicima omogućuje razumijevanje podataka na granularnoj razini i istraživanje specifičnih obrazaca ili odstupanja. Glavne značajke Facets Dive uključuju:
a. Tablica podataka: Facets Dive prikazuje podatke u tabelarnom formatu, omogućujući korisnicima pregledavanje pojedinačnih zapisa. Svaki zapis je predstavljen kao red, a odgovarajuće vrijednosti značajki prikazane su u stupcima. Korisnici mogu sortirati i filtrirati podatke na temelju određenih kriterija.
b. Histogrami značajki: Facets Dive vizualizira distribuciju svake značajke pomoću histograma. Korisnici mogu interaktivno prilagoditi veličinu spremnika i raspon kako bi istražili različite aspekte distribucije. Ova značajka je osobito korisna kada se istražuju iskrivljene distribucije ili ekstremi.
c. Raspršeni dijagram: Facets Dive pruža vizualizaciju raspršenog dijagrama koji korisnicima omogućuje istraživanje odnosa između dviju značajki. Korisnici mogu odabrati bilo koje dvije značajke i vizualizirati njihovu zajedničku distribuciju. Ova značajka pomaže identificirati korelacije, klastere ili druge obrasce u podacima.
Dvije glavne komponente alata Facets su Facets Overview i Facets Dive. Facets Overview pruža sažetak visoke razine i vizualizaciju skupa podataka, dok Facets Dive korisnicima omogućuje detaljno istraživanje pojedinačnih zapisa i njihovih značajnih vrijednosti. Zajedno, ove komponente omogućuju korisnicima da steknu sveobuhvatno razumijevanje svojih podataka i donesu informirane odluke.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Može li se tijekom procesa strojnog učenja primijeniti više od jednog modela?
- Može li strojno učenje prilagoditi koji algoritam koristiti ovisno o scenariju?
- Koji je najjednostavniji put do najosnovnije didaktičke obuke za AI model i implementacije na Google AI platformi korištenjem besplatne/probne verzije s GUI konzolom korak po korak za apsolutnog početnika bez programskog znanja?
- Kako praktično trenirati i implementirati jednostavan AI model u Google Cloud AI platformi putem GUI sučelja GCP konzole u detaljnom vodiču?
- Koji je najjednostavniji, korak-po-korak postupak za vježbanje distribuiranog treniranja AI modela u Google Cloudu?
- Koji je prvi model na kojem se može raditi s nekim praktičnim prijedlozima za početak?
- Jesu li algoritmi i predviđanja temeljeni na unosima s ljudske strane?
- Koji su glavni zahtjevi i najjednostavnije metode za stvaranje modela obrade prirodnog jezika? Kako se takav model može stvoriti korištenjem dostupnih alata?
- Zahtijeva li korištenje ovih alata mjesečnu ili godišnju pretplatu ili postoji određena količina besplatnog korištenja?
- Što je epoha u kontekstu parametara modela treniranja?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning