機械学習モデルの視覚化: データのストーリーを信頼する

データ視覚化の力は、あらゆるビジネスに力を与えることができます。これには、次の点での大幅な改善が含まれます。

• ビジネスプロセス
• デザイン
• 発達
• 評価

機械学習の視覚化の力を活用することは、ビジネスにとって望ましいことです。

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機械学習とは: 要点

機械学習 (ML) は、経験とパターンから学習することで結果の予測を支援する人工知能 (AI) の一部です。機械学習では、アルゴリズムを使用して、履歴データを使用して新しい出力値を予測します。機械学習を通じて、ソフトウェア アプリケーションはユーザーの要望や期待をより正確に予測できるようになります。

機械学習のプロセスには次のものが含まれます。

• データの観察
• 直接の経験や指導
• パターンの発見
• 例に基づいた意思決定
• 過去のデータを使って学習する

機械学習の主な目標は、人間の支援なしでコンピューターが自動的に学習し、学習に応じて動作を調整できるようにすることです。

機械学習アルゴリズムの種類

機械学習の背後にあるロジックをよりよく理解するために観察できる機械学習アルゴリズム (またはモデル) には、主に 4 つのタイプがあります。これらは：

教師あり学習

教師あり学習の場合、マシンには、モデルが学習するためのマップされた入力変数 (x) と出力変数 (y) が含まれています。最終的には、新しい入力データが形成されたときに、出力をより正確に予測できるようになります。教師あり学習には次のものが含まれます。

• 分類- 観察値から結論を導き出す
• 回帰– 貴重品間の関係を理解する
• 予測- 過去のデータに基づいて予測を行う

半教師あり学習

教師あり学習と似ていますが、半教師あり学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方が使用されます。つまり、意味のあるタグが付いている情報とタグが欠けている情報です。両方を組み合わせることで、機械学習アルゴリズムはラベルのないデータにラベルを付ける方法を学習します。

教師なし学習

このタイプの機械学習では、アルゴリズムがデータを研究してパターンを特定し、利用可能なデータを分析します。これらのアルゴリズムには、基礎となるデータの分布をモデル化することを目的とした入力変数のみがあります。大規模なデータセットが解釈および整理されてその構造が決定され、意思決定を行う能力が洗練されます。教師なし学習には以下が含まれます

• クラスタリング– 類似したデータのセットをグループ化する
• 次元の削減- 特に必要な情報を見つけるために変数の数を削減します。

強化学習

ここでは、機械学習アルゴリズムがさまざまなオプションを検討し、それらを評価して最適なものを見つけ、可能な限り最良の結果をもたらす、計画的な学習プロセスに焦点を当てています。

機械学習におけるデータ視覚化とは何ですか

機械学習は、データ視覚化を使用して多くのシナリオで表現および使用できます。では、モデルの視覚化とは何でしょうか?

データの視覚化により、人々はコンテキスト内でインタラクティブなビジュアルを受け取り、データをビジネスにとって重要な傾向や相関関係をより良く理解できる形式に変換します。機械学習は、より予測的で関連性の高い効果的なデータを提供することで、データの視覚化により多くの価値をもたらします。

機械学習の視覚化にはいくつかの利点があります。

時間の節約

機械学習ではデータ収集がアルゴリズムを介して行われるため、精度が向上するだけでなく、時間効率も非常に高くなります。

ユーザーをより深く理解する

機械学習はユーザーの行動をより個人的なレベルで追跡するため、データの視覚化により、これらのユーザーがどのように最も効果的に関与するのか、またどのような方法で関与するのかをより正確に把握できます。

さらなる信頼

機械学習を使用すると、意思決定者は、行われた予測に対するより高いレベルの信頼をもたらす、新しいタイプの確実性、検証、洞察を得ることができます。

データの視覚化と機械学習を統合することは、データをより深く理解し、他の方法では見られなかった相関関係を引き出すための良い方法です。さまざまなタイプの機械学習データの視覚化は次のとおりです。

• データ探索
• 構築されたモデル
• デシジョンツリーモデル
• モデルの評価

機械学習の直感的な表現は、多くの関係者が情報に基づいて必要な選択を行う上で大きな助けとなります。

では、誰がビジュアライゼーションを使用すべきでしょうか?

データの価値は、ストーリーテリングを新たなレベルに引き上げることです。それは、情報がパターンを通じて消化、理解、洞察を得るのが容易な場合に起こります。つまり、データの視覚化です。

どのようなビジネスに従事しているかに関係なく、可能な限り最も効率的な方法でデータを理解し、将来の意思決定を改善するために実用的な結論に達するには、データを視覚的な形式で提供することが不可欠です。データ視覚化を使用すると、次の相手に情報を伝達できます。

• 利害関係者と意思決定者
• マーケティング担当者とビジネスオーナー
• 顧客、パートナー、貢献者

データ視覚化は、次のことを行うすべての人が使用する必要があります。

新たなトレンドに適応する

データ視覚化は、他の方法では簡単に発見できない新しい機会や新たなトレンドを観察するのに最適なツールです。データ視覚化技術を使用すると、市場の変化を特定し、消費者の反応や好みをよりよく理解できるようになります。

貴重な時間を節約

データを視覚化しないと、大量のデータを選別し、最も重要な部分にタグを付け、分析し、詳細なレポートを作成するのにかなりの時間が費やされます。このプロセス全体には時間がかかるだけでなく、データ サイエンス、適切なシステム、考え方の適性を備えた訓練を受けた人材の時間が必要になります。ただし、適切なソフトウェアを使用すると、データの視覚化が数秒で作成されるため、常に最新の情報を含む最新のダッシュボードを利用できるようになります。

隠れたパターンを見つける

データを表現する従来の形式では、成功につながるパターン、隠れた洞察、要因を明らかにするのがあまり正確ではないことがよくあります。ただし、データの視覚化を活用すれば、ビジネスの洞察、顧客の行動、プロジェクトのパフォーマンス、キャンペーン管理、改善が必要な業務の特定などにあらゆる手段が講じられます。

エラーを検出して制限する

間違いはあらゆるビジネス運営の一部であり、素晴らしい学習の機会です。データの視覚化とは、エラーを視覚化し、改善の余地がある領域や望ましくない結果につながる誤ったアクションを迅速に特定することを意味します。この分析は、正しい次のステップに向けてチームを結集するために必要なすべてです。

信頼と透明性を高める

データの視覚化は、ストーリーに知識と理解をもたらし、膨大なデータ負荷を管理し、それを実行可能にすることで、将来の意思決定を検証する透明性と信頼を提供するのに役立ちます。

機械学習モデルを視覚化する方法

データ視覚化では、解釈がカスタマイズ可能であり、特定のユースケースに従って機能する必要があります。ここでは、機械学習モデルを視覚化するために最もよく使用されるグラフの種類をいくつか紹介します。

チャートとグラフ

データ視覚化に最初に選択されるタイプの 1 つであるチャートとグラフを通じて、データ傾向の全体的なストーリーがより迅速に伝えられます。これらは、迅速な比較と長期的なデータ分析のためのより良い方法を提供します。

ゲージチャート

このタイプの視覚化では、情報の概要が文字盤の読み取り値として表示されます。これは、特定のプロジェクト、キャンペーン、数値のパフォーマンスと期待されるパフォーマンスをすばやく確認するのに役立ちます。

ヒストグラム

この視覚化はデータの分布を示し、確率の結論を導き出すのに役立ちます。プロセスが正しい平均値付近を推移しているかどうか、または外れ値がデータや結果の結果を歪めているかどうかをすぐに示すことができます。

円グラフ

これらは、プロセス内でどのような要因が関与しているかを示します。全体の各部分がその重みを発揮しているかどうかを確認する必要がある場合、またはプロセスや結果においてどの要素が最も重要であるかを確認したい場合には、円グラフのさまざまなバージョンが適しています。

ツリーマップ チャート

これらは、さまざまなサイズと色のネストされたノード (四角形) を使用して階層データを表示するデータ視覚化ツールで、データ パターンの特定やデータ量の比較を容易にします。

Python によるデータ視覚化

Python 言語で書かれたデータ視覚化は、他の方法では発見できなかった傾向、パターン、相関関係を特定するのに役立ちます。このトピックについてさらに詳しく知りたい場合は、Python を使用したデータ視覚化に関する記事を参照してください。

R でのデータ視覚化

データ分析言語として R を使用すると、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまな種類のビジュアライゼーションを作成できます。 R の多様な機能を使用すると、わずか数行のコードを記述するだけで魅力的なデータ ビジュアライゼーションを作成できます。データ視覚化を作成するために、R は最も広く使用されているパッケージの 1 つである ggplot2 を含むいくつかの視覚化ライブラリを提供します。 R がデータ視覚化の答えとなる理由の詳細については、R でのデータ視覚化に関する記事を参照してください。

Slingshotデータ視覚化にどのように役立ちますか

データ視覚化ソフトウェアを選択する際は、さまざまなシステムにあるすべてのデータに接続できることを確認し、すべてのデータを 1 つにまとめてビジネスの 360 度の完全なビューを表示するダッシュボードを構築できることを確認する必要があります。

まさにこれですSlingshotができること– オールインワンのデジタル ワークスペースであり、さまざまな情報を集約できるツールです。データ分析、プロジェクトと情報の管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークがすべて 1 つの直感的なアプリに組み込まれています。

Furthermore:

• 内蔵の完全なビジネス インテリジェンス エンジンのおかげで、さまざまなデータ ソースにすばやく接続し、数分以内にダッシュボードを作成できます。
  
• Slingshotは Analytics の Azure Machine Learning Studio と完全に統合されているため、データ ソースを選択し、視覚化を構築し、統合を使用してトレーニングされた機械学習モデルに接続できます。
• Slingshot Google BigQuery をサポートしており、Analytics によるビッグデータの処理速度が大幅に向上し、時間内に後戻りすることなく巨大なデータセットを使用できるようになります。
• Slingshotを使用すると、さまざまなタイプのデータ ビジュアライゼーションの作成がこれまで以上に簡単になります。数回クリックするだけで、多くの編集オプション、大量のグラフ タイプ、フィルター、ダッシュボードを保存して社内外のチームと共有するオプションを使用して作成できます。メンバー。