Visualización de modelos de aprendizaje automático: confíe en la historia de los datos

El poder de la visualización de datos puede potenciar cualquier negocio. Eso incluye inmensas mejoras en:

• Procesos de negocios
• Diseño
• Desarrollo
• Evaluación

Aprovechar el poder de la visualización del aprendizaje automático es lo que desea para su negocio.

Prueba Slingshot

¿Qué es el aprendizaje automático? La esencia

El aprendizaje automático (o ML) es un segmento de la inteligencia artificial (o IA) que ayuda a predecir resultados aprendiendo de la experiencia y los patrones. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para predecir nuevos valores de salida mediante el uso de datos históricos. A través del aprendizaje automático, las aplicaciones de software se vuelven mucho más precisas a la hora de predecir los deseos y expectativas de los usuarios.

El proceso de aprendizaje automático incluye:

• Observaciones de datos
• Experiencia directa o instrucción.
• Descubrimiento de patrones
• Basar las decisiones en ejemplos.
• Usar datos históricos para aprender

El objetivo principal del aprendizaje automático es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin asistencia humana y ajusten sus acciones de acuerdo con sus aprendizajes.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Hay cuatro tipos principales de algoritmos (o modelos) de aprendizaje automático que se pueden observar para comprender mejor la lógica detrás del aprendizaje automático. Estos son:

Aprendizaje supervisado

En los casos de aprendizaje supervisado, la máquina contiene variables de entrada asignadas (x) y variables de salida (y) para que el modelo aprenda. El resultado final es que cuando se forman nuevos datos de entrada, se puede predecir la salida con mayor precisión. El aprendizaje supervisado incluye:

• Clasificación: sacar una conclusión a partir de los valores observados
• Regresión: comprender la relación entre objetos de valor
• Previsión: hacer predicciones basadas en datos históricos

Aprendizaje semisupervisado

Aunque es similar al aprendizaje supervisado, el aprendizaje semisupervisado utiliza datos etiquetados y no etiquetados, es decir, la información con etiquetas significativas y la información que carece de ellas. Combinando ambos, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden a etiquetar datos sin etiquetar.

Aprendizaje sin supervisión

En este tipo de aprendizaje automático, el algoritmo estudia datos para identificar patrones y analizar los datos disponibles. Estos algoritmos solo tienen variables de entrada con el objetivo de modelar la distribución subyacente de los datos. Se interpretan y organizan grandes conjuntos de datos para determinar su estructura y se refina la capacidad de tomar decisiones. El aprendizaje no supervisado incluye

• Agrupación: agrupación de conjuntos de datos similares.
• Reducción de dimensiones: reducir el número de variables para encontrar la información específicamente requerida

Aprendizaje reforzado

Aquí, nos centramos en los procesos de aprendizaje reglamentados, donde un algoritmo de aprendizaje automático explora diferentes opciones y las evalúa para encontrar la más óptima y conducir al mejor resultado posible.

¿Qué es la visualización de datos en el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se puede expresar y utilizar en muchos escenarios con visualización de datos. Entonces, ¿qué es la visualización de modelos?

Con la visualización de datos, las personas reciben imágenes interactivas dentro de un contexto, traduciendo los datos en una forma que les ayuda a comprender mejores tendencias y correlaciones importantes para su negocio. El aprendizaje automático aporta más valor a las visualizaciones de datos al proporcionar datos más predictivos, relevantes y efectivos.

La visualización del aprendizaje automático proporciona varios beneficios.

Ahorrar tiempo

Con el aprendizaje automático, la recopilación de datos se realiza mediante algoritmos, por lo que ahorra mucho tiempo, además de aumentar la precisión.

Una mejor comprensión del usuario

Debido a que el aprendizaje automático rastrea el comportamiento de los usuarios a un nivel más personal, con las visualizaciones de datos se le proporciona un retrato más preciso de cómo estos usuarios interactuarán mejor y de qué manera.

Más confianza

Con el aprendizaje automático, quienes toman decisiones reciben un nuevo tipo de certeza, validación y conocimiento que aporta un mayor nivel de confianza en las predicciones realizadas.

Integrar la visualización de datos y el aprendizaje automático es una buena manera de comprender mejor los datos y presentar correlaciones que de otra manera no habría visto. Hay diferentes tipos de visualización de datos de aprendizaje automático.

• Exploración de datos
• Modelos construidos
• Modelos de árboles de decisión
• Evaluar modelo

La representación intuitiva del aprendizaje automático puede ser de gran ayuda para muchas partes interesadas en las decisiones informadas que deben tomar.

Entonces, ¿quién debería utilizar la visualización?

El valor de los datos es que llevan la narración a nuevos niveles. Eso sucede cuando la información es fácil de digerir, comprender y obtener conocimientos a través de patrones. Por lo tanto, visualización de datos.

No importa en qué negocio se encuentre, entregar datos en forma visual es vital para comprenderlos de la manera más eficiente posible y llegar a conclusiones que sean procesables para mejorar sus decisiones futuras. Con la visualización de datos, usted comunica información a:

• Partes interesadas y tomadores de decisiones
• Comercializadores y dueños de negocios
• Clientes, socios, contribuyentes

La visualización de datos debe ser utilizada por cualquiera que quiera

Adaptarse a las tendencias emergentes

La visualización de datos es la herramienta perfecta para observar nuevas oportunidades y tendencias emergentes que de otro modo no podrían detectarse tan fácilmente. Con técnicas de visualización de datos, se pueden detectar cambios en el mercado y comprender mejor las reacciones y preferencias de los consumidores.

Ahorre tiempo valioso

Sin visualizaciones de datos, se dedica una cantidad significativa de tiempo a examinar grandes cantidades de datos, etiquetar las piezas más importantes, analizarlas y crear informes detallados. Además de llevar mucho tiempo, todo este proceso requeriría el tiempo de una persona capacitada con aptitudes para la ciencia de datos, sistemas adecuados y una forma de pensar. Sin embargo, con el software adecuado, las visualizaciones de datos se crean en segundos, lo que le permite tener siempre los paneles más recientes con información actualizada.

Encuentra patrones ocultos

Las formas tradicionales de representar datos a menudo no son tan precisas a la hora de revelar patrones, ideas ocultas y factores que conducen al éxito. Sin embargo, el uso de visualizaciones de datos no deja piedra sin remover, y eso se aplica a la información empresarial, el comportamiento del cliente, el rendimiento del proyecto, la gestión de campañas y la identificación de qué operaciones necesitan mejorar.

Detectar y limitar errores

Los errores son parte de todas las operaciones comerciales y una gran oportunidad de aprendizaje. Visualizar datos significa visualizar errores e identificar rápidamente áreas de mejora, acciones erróneas que conducen a resultados no deseados, y este análisis es todo lo que necesita para reunir a su equipo en el siguiente paso correcto.

Aumentar la confianza y la transparencia

La visualización de datos ayuda a proporcionar transparencia y confianza que validan las decisiones para el futuro al aportar conocimiento y comprensión a la historia, gestionar enormes cargas de datos y hacerla procesable.

Cómo visualizar modelos de aprendizaje automático

En la visualización de datos, la interpretación debe ser personalizable y adaptarse al caso de uso específico. Estos son algunos de los tipos de gráficos más utilizados para visualizar modelos de aprendizaje automático.

Cuadros y gráficos

A través de cuadros y gráficos, que son uno de los primeros tipos elegidos para las visualizaciones de datos, la historia general de las tendencias de los datos se cuenta de una manera mucho más rápida. Proporcionan una comparación rápida y una mejor manera de analizar datos a largo plazo.

Gráficos de calibre

Este tipo de visualización proporciona una visión general de la información como lectura en un dial. Puede ayudarle a descubrir rápidamente el rendimiento de un determinado proyecto, campaña o cifras en comparación con el rendimiento esperado.

Histogramas

Esta visualización muestra la distribución de sus datos y ayuda a sacar conclusiones de probabilidad. Pueden demostrar rápidamente si un proceso ronda la media correcta o si los valores atípicos están sesgando los resultados de los datos o resultados.

Gráficos circulares

Ilustran qué factores están en juego en un proceso. Varias versiones de gráficos circulares son buenas si necesita ver si cada parte del todo está aportando su peso o si desea ver qué factores son más importantes en un proceso o resultado.

Gráficos de mapa de árbol

Estas son herramientas de visualización de datos que muestran datos jerárquicos utilizando nodos anidados (rectángulos) de diferentes tamaños y colores, lo que facilita detectar patrones de datos o comparar cantidades de datos.

Visualización de datos con Python

Las visualizaciones de datos escritas en lenguajes Python ayudan a identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo nunca habría descubierto. Para profundizar más en el tema, consulte nuestro artículo sobre visualización de datos con Python.

Visualización de datos en R

El uso de R como lenguaje de análisis de datos permite a los desarrolladores y científicos de datos crear varios tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con una codificación mínima. Al utilizar las diversas funcionalidades de R, puede crear visualizaciones de datos atractivas escribiendo solo unas pocas líneas de código. Para crear visualizaciones de datos, R proporciona varias bibliotecas de visualización, incluido ggplot2, que es uno de los paquetes más utilizados. Para leer más sobre por qué R podría ser la respuesta para sus visualizaciones de datos, consulte nuestro artículo sobre Visualización de datos en R.​

¿Cómo puede ayudarle Slingshot con la visualización de datos?

Al elegir su software de visualización de datos, debe asegurarse de que pueda conectarse a todos los datos que tiene en diferentes sistemas y crear un panel para reunirlos todos en una vista completa de 360 grados de su negocio.

Esto es exactamente lo que Slingshot puede hacer por usted: es un espacio de trabajo digital todo en uno y una herramienta que puede agregar análisis de datos, gestión de información y proyectos, chat y evaluación comparativa de estrategias basadas en objetivos, todo en una aplicación intuitiva. .

Furthermore:

• Gracias al motor de inteligencia empresarial completo que contiene, puede conectarse rápidamente a sus diferentes fuentes de datos y crear paneles en cuestión de minutos.
  
• Slingshot está completamente integrado con Azure Machine Learning Studio en Analytics para que pueda elegir su fuente de datos, crear visualización y usar la integración para conectarse a un modelo de aprendizaje automático capacitado.
• Slingshot es compatible con Google BigQuery, lo que agrega una velocidad significativa en el procesamiento de big data con Analytics, lo que permite el uso de enormes conjuntos de datos sin contratiempos en el tiempo.
• Crear diferentes tipos de visualizaciones de datos es más fácil que nunca con Slingshot: puede suceder con solo unos pocos clics, con muchas opciones para editar, una gran cantidad de tipos de gráficos, filtros y opciones para guardar y compartir sus paneles con el equipo interno y externo. miembros.