Alat Facets je moćan alat za vizualizaciju koji je razvio Google koji omogućava korisnicima da steknu uvid u svoje podatke na intuitivan i interaktivan način. Pruža sveobuhvatan pregled distribucije podataka, obrazaca i odnosa, omogućavajući korisnicima da donose informirane odluke i donose smislene zaključke.
Alat Faceti se sastoji od dvije glavne komponente: Facets Overview i Facets Dive.
1. Pregled aspekata:
Facets Overview pruža pregled cjelokupnog skupa podataka prikazujući skup vizualizacija i zbirne statistike. Nudi razumijevanje distribucije podataka na visokom nivou, omogućavajući korisnicima da brzo identifikuju potencijalne probleme ili anomalije. Glavne karakteristike Facets Overviewa uključuju:
a. Sažetak podataka: pruža sažeti sažetak skupa podataka, uključujući broj zapisa, vrijednosti koje nedostaju i tipove podataka. Ovaj sažetak pomaže korisnicima da razumiju ukupnu strukturu podataka i identifikuju probleme u kvalitetu podataka.
b. Statistika karakteristika: Pregled aspekata izračunava i prikazuje statistiku za svaku karakteristiku (kolona) u skupu podataka. Ove statistike uključuju broj, srednju vrijednost, standardnu devijaciju, minimum, maksimum i kvantile. Korisnici mogu lako identificirati odstupanja, iskrivljene distribucije ili druge anomalije.
c. Distribucija podataka: Ova vizualizacija pokazuje distribuciju svake karakteristike u skupu podataka. Omogućava korisnicima da brzo identifikuju obrasce, kao što su normalne distribucije, multimodalne distribucije ili iskrivljene distribucije. Korisnici također mogu uporediti distribucije različitih karakteristika kako bi identificirali odnose ili korelacije.
d. Matrica dijagrama raspršenja: Matrica dijagrama raspršenja vizualizira odnose u paru između karakteristika. Pomaže korisnicima da identifikuju korelacije ili zavisnosti između varijabli. Matrica dijagrama raspršenja je posebno korisna kada se radi o skupovima podataka visoke dimenzije, jer pruža kompaktan i informativan prikaz podataka.
2. Faceti ronjenja:
Facets Dive pruža interaktivni i detaljan prikaz podataka omogućavajući korisnicima da istraže pojedinačne zapise i njihove odgovarajuće vrijednosti karakteristika. Omogućava korisnicima da razumiju podatke na granularnom nivou i istraže specifične obrasce ili odstupanja. Glavne karakteristike Facets Divea uključuju:
a. Tabela podataka: Facets Dive prikazuje podatke u tabelarnom formatu, omogućavajući korisnicima da pretražuju pojedinačne zapise. Svaki zapis je predstavljen kao red, a odgovarajuće vrijednosti karakteristike su prikazane u kolonama. Korisnici mogu sortirati i filtrirati podatke na osnovu specifičnih kriterijuma.
b. Histogrami karakteristika: Facets Dive vizualizira distribuciju svake karakteristike koristeći histograme. Korisnici mogu interaktivno podesiti veličinu kante i raspon kako bi istražili različite aspekte distribucije. Ova karakteristika je posebno korisna kada se istražuju iskrivljene distribucije ili odstupanja.
c. Scatter plot: Facets Dive pruža vizualizaciju dijagrama raspršivanja koja omogućava korisnicima da istraže odnose između dvije karakteristike. Korisnici mogu odabrati bilo koje dvije karakteristike i vizualizirati njihovu zajedničku distribuciju. Ova funkcija pomaže identificirati korelacije, klastere ili druge obrasce u podacima.
Dvije glavne komponente alata Facets su Pregled aspekata i Facets Dive. Facets Overview pruža sažetak visokog nivoa i vizualizaciju skupa podataka, dok Facets Dive omogućava korisnicima da detaljno istraže pojedinačne zapise i njihove vrijednosti karakteristika. Zajedno, ove komponente omogućavaju korisnicima da steknu sveobuhvatno razumijevanje svojih podataka i donose informirane odluke.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je regularizacija?
- Postoje li vrste učenja u kojima se istovremeno djeluje i na nadgledano i na nenadgledano učenje?
- Kako se učenje odvija u nenadziranim sistemima mašinskog učenja?
- Kako koristiti Fashion-MNIST skup podataka u Google Cloud Machine Learning/AI platformi?
- Koje vrste algoritama za mašinsko učenje postoje i kako ih izabrati?
- Kada je kernel forkiran sa podacima, a original je privatan, može li račvani biti javan i ako jeste, to nije povreda privatnosti?
- Može li se logika NLG modela koristiti u druge svrhe osim NLG, kao što je predviđanje trgovanja?
- Koje su neke detaljnije faze mašinskog učenja?
- Da li je TensorBoard najpreporučljiviji alat za vizualizaciju modela?
- Prilikom čišćenja podataka, kako se može osigurati da podaci nisu pristrasni?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning