기계 학습 모델 시각화: 데이터 스토리를 신뢰하세요

데이터 시각화의 힘은 모든 비즈니스에 힘을 실어줄 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 엄청난 개선이 포함됩니다.

• 비즈니스 프로세스
• 설계
• 개발
• 평가

기계 학습 시각화의 힘을 활용하는 것이 귀하의 비즈니스에 필요한 것입니다.

Slingshot 사용해 보세요

머신러닝이란 무엇인가: 요점

머신 러닝(또는 ML)은 경험과 패턴을 통해 학습하여 결과를 예측하는 데 도움이 되는 인공 지능(또는 AI)의 한 부분입니다. 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 사용하여 새로운 출력 값을 예측합니다. 기계 학습을 통해 소프트웨어 애플리케이션은 사용자의 욕구와 기대를 훨씬 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

기계 학습 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 관찰
• 직접적인 경험이나 지시
• 패턴의 발견
• 사례를 바탕으로 결정을 내림
• 학습을 위해 과거 데이터 사용하기

기계 학습의 주요 목표는 컴퓨터가 사람의 도움 없이 자동으로 학습하고 학습에 따라 동작을 조정하도록 하는 것입니다.

기계 학습 알고리즘의 유형

기계 학습 이면의 논리를 더 잘 이해하기 위해 관찰할 수 있는 기계 학습 알고리즘(또는 모델)에는 네 가지 주요 유형이 있습니다. 이것들은:

지도 학습

지도 학습의 경우 머신에는 모델이 학습할 매핑된 입력 변수(x)와 출력 변수(y)가 포함되어 있습니다. 최종 결과는 새로운 입력 데이터가 형성되면 출력을 더 정확하게 예측할 수 있다는 것입니다. 지도 학습에는 다음이 포함됩니다.

• 분류– 관찰된 값으로부터 결론 도출
• 회귀– 귀중품 간의 관계 이해
• 예측– 과거 데이터를 기반으로 예측

준지도 학습

지도 학습과 유사하지만 준 지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 사용합니다. 즉, 의미 있는 태그가 있는 정보와 태그가 없는 정보를 의미합니다. 두 가지를 결합하면 기계 학습 알고리즘이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 레이블을 지정하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습

이러한 유형의 기계 학습에서 알고리즘은 데이터를 연구하여 패턴을 식별하고 사용 가능한 데이터를 분석합니다. 이러한 알고리즘에는 데이터의 기본 분포를 모델링하는 것을 목표로 하는 입력 변수만 있습니다. 대규모 데이터 세트를 해석하고 구성하여 구조를 결정하고 의사결정 능력을 개선합니다. 비지도 학습에는 다음이 포함됩니다.

• 클러스터링– 유사한 데이터 세트를 그룹화
• 차원 축소– 특별히 필요한 정보를 찾기 위해 변수 수를 줄입니다.

강화 학습

여기서는 기계 학습 알고리즘이 다양한 옵션을 탐색하고 평가하여 가장 최적의 옵션을 찾아 최상의 결과를 도출하는 체계적인 학습 프로세스에 중점을 둡니다.

기계 학습의 데이터 시각화란 무엇입니까?

기계 학습은 데이터 시각화를 통해 다양한 시나리오에서 표현되고 사용될 수 있습니다. 그렇다면 모델 시각화란 무엇일까요?

데이터 시각화를 통해 사람들은 상황 내에서 대화형 시각적 자료를 받아 비즈니스에 중요한 추세와 상관 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 형식으로 데이터를 변환합니다. 기계 학습은 보다 예측 가능하고 관련성이 높으며 효과적인 데이터를 제공함으로써 데이터 시각화에 더 많은 가치를 제공합니다.

기계 학습 시각화는 여러 가지 이점을 제공합니다.

시간 절약

기계 학습을 사용하면 데이터 수집이 알고리즘을 통해 이루어지므로 정확성이 향상될 뿐만 아니라 시간 효율성도 매우 높습니다.

사용자에 대한 더 나은 이해

기계 학습은 보다 개인적인 수준에서 사용자의 행동을 추적하기 때문에 데이터 시각화를 통해 이러한 사용자가 어떻게 가장 잘 참여할 것인지, 어떤 방식으로 참여할 것인지에 대한 보다 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.

더 많은 신뢰

머신러닝을 통해 의사결정자는 예측에 대한 신뢰도를 높이는 새로운 유형의 확실성, 검증 및 통찰력을 얻습니다.

데이터 시각화와 기계 학습을 통합하는 것은 데이터를 더 잘 이해하고 다른 방법으로는 볼 수 없었던 상관관계를 도출할 수 있는 좋은 방법입니다. 다양한 유형의 머신러닝 데이터 시각화는 다음과 같습니다.

• 데이터 탐색
• 내장 모델
• 의사결정나무 모델
• 모델 평가

기계 학습의 직관적인 표현은 많은 이해관계자가 정보를 바탕으로 선택을 내리는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

그렇다면 누가 시각화를 사용해야 할까요?

데이터의 가치는 스토리텔링을 새로운 차원으로 끌어올린다는 데 있습니다. 이는 패턴을 통해 정보를 쉽게 소화하고 이해하고 통찰력을 얻을 때 발생합니다. 따라서 – 데이터 시각화.

어떤 비즈니스에 종사하든 데이터를 시각적 형식으로 전달하는 것은 가능한 가장 효율적인 방법으로 데이터를 이해하고 향후 의사 결정을 개선하기 위해 실행 가능한 결론에 도달하는 데 필수적입니다. 데이터 시각화를 통해 다음 대상에게 정보를 전달할 수 있습니다.

• 이해관계자 및 의사결정자
• 마케터 및 사업주
• 고객, 파트너, 기여자

데이터 시각화를 원하는 사람은 누구나 사용해야 합니다.

새로운 트렌드에 적응

데이터 시각화는 다른 방법으로는 쉽게 발견할 수 없는 새로운 기회와 새로운 추세를 관찰하기 위한 완벽한 도구입니다. 데이터 시각화 기술을 사용하면 시장 변화를 발견하고 소비자의 반응과 선호도를 더 잘 이해할 수 있습니다.

귀중한 시간을 절약하세요

데이터 시각화가 없으면 대량의 데이터를 선별하고, 가장 중요한 부분에 태그를 지정하고, 분석하고, 자세한 보고서를 작성하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 시간이 많이 걸리는 것 외에도 이 전체 프로세스에는 데이터 과학, 적절한 시스템 및 사고 방식에 대한 적성을 갖춘 훈련된 사람의 시간이 필요합니다. 그러나 올바른 소프트웨어를 사용하면 데이터 시각화가 몇 초 만에 생성되므로 항상 최신 정보가 포함된 최신 대시보드를 사용할 수 있습니다.

숨겨진 패턴 찾기

데이터를 표현하는 전통적인 형태는 패턴, 숨겨진 통찰력, 성공으로 이어지는 요인을 드러내는 데 있어 그다지 정확하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 데이터 시각화를 활용하면 비즈니스 통찰력, 고객 행동, 프로젝트 성과, 캠페인 관리 및 개선이 필요한 운영을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.

오류 감지 및 제한

실수는 모든 비즈니스 운영의 일부이며 훌륭한 학습 기회입니다. 데이터 시각화는 오류를 시각화하고 개선이 필요한 영역과 바람직하지 않은 결과를 초래하는 잘못된 작업을 신속하게 식별하는 것을 의미하며, 이 분석은 올바른 다음 단계를 중심으로 팀을 모으는 데 필요한 전부입니다.

신뢰와 투명성 제고

데이터 시각화는 스토리에 대한 지식과 이해를 제공하고, 막대한 데이터 로드를 관리하고, 이를 실행 가능하게 만들어 미래에 대한 결정을 검증하는 투명성과 신뢰를 제공하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습 모델을 시각화하는 방법

데이터 시각화에서 해석은 사용자 정의가 가능하고 특정 사용 사례에 따라 제공되어야 합니다. 다음은 기계 학습 모델을 시각화하는 데 가장 많이 사용되는 차트 유형 중 일부입니다.

차트 및 그래프

데이터 시각화를 위해 가장 먼저 선택되는 유형 중 하나인 차트와 그래프를 통해 데이터 추세의 전반적인 스토리를 훨씬 더 빠르게 전달합니다. 이는 빠른 비교와 장기적으로 데이터 분석을 위한 더 나은 방법을 제공합니다.

게이지 차트

이러한 유형의 시각화는 다이얼 판독값으로 정보의 개요를 제공합니다. 이를 통해 특정 프로젝트, 캠페인 또는 수치의 실적과 예상 실적을 빠르게 확인할 수 있습니다.

히스토그램

이 시각화는 데이터 분포를 보여주고 확률 결론을 도출하는 데 도움이 됩니다. 프로세스가 올바른 평균 주위를 맴돌고 있는지 또는 이상값이 데이터 또는 결과에 대한 결과를 왜곡하고 있는지 여부를 신속하게 보여줄 수 있습니다.

원형 차트

이는 프로세스에서 어떤 요소가 작용하는지 보여줍니다. 전체의 각 부분이 영향력을 발휘하는지 확인해야 하거나 프로세스나 결과에서 어떤 요소가 가장 중요한지 확인하려는 경우 다양한 버전의 원형 차트가 좋습니다.

트리맵 차트

이는 다양한 크기와 색상의 중첩 노드(직사각형)를 사용하여 계층적 데이터를 표시하는 데이터 시각화 도구로, 데이터 패턴을 쉽게 찾아내고 데이터 양을 비교할 수 있습니다.

Python을 사용한 데이터 시각화

Python 언어로 작성된 데이터 시각화는 다른 언어로는 결코 발견하지 못했을 추세, 패턴 및 상관 관계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 주제에 대해 더 자세히 알아보려면 Python을 사용한 데이터 시각화에 대한 기사를 확인하세요.

R의 데이터 시각화

R을 데이터 분석 언어로 사용하면 개발자와 데이터 과학자는 최소한의 코딩으로 복잡한 원시 데이터를 나타내는 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다. R의 다양한 기능을 사용하면 단 몇 줄의 코드만 작성하여 매력적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 생성하기 위해 R은 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나인 ggplot2를 포함한 여러 시각화 라이브러리를 제공합니다. R이 데이터 시각화의 해답이 될 수 있는 이유에 대해 자세히 알아보려면 R의 데이터 시각화에 대한 기사를 참조 하세요.

Slingshot 데이터 시각화에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

데이터 시각화 소프트웨어를 선택할 때 다양한 시스템에 있는 모든 데이터에 연결할 수 있는지 확인하고 모든 데이터를 비즈니스에 대한 360도 뷰로 통합할 수 있는 대시보드를 구축해야 합니다.

이것이 바로 Slingshot 여러분을 위해 할 수 있는 일입니다. 올인원 디지털 작업 공간이자 데이터 분석, 프로젝트 및 정보 관리, 채팅, 목표 기반 전략 벤치마킹을 모두 하나의 직관적인 앱으로 집계할 수 있는 도구입니다. .

Furthermore:

• 내부의 완전한 비즈니스 인텔리전스 엔진 덕분에 다양한 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 안에 대시보드를 생성할 수 있습니다.
  
• Slingshot Analytics의 Azure Machine Learning Studio와 완전히 통합되어 있으므로 데이터 원본을 선택하고, 시각화를 구축하고, 통합을 사용하여 훈련된 기계 학습 모델에 연결할 수 있습니다.
• Slingshot Google BigQuery를 지원하여 Analytics를 통해 빅 데이터 처리 속도를 크게 높여 시간 지연 없이 대규모 데이터 세트를 사용할 수 있도록 해줍니다.
• Slingshot 사용하면 다양한 유형의 데이터 시각화를 만드는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 단 몇 번의 클릭만으로 많은 편집 옵션, 엄청난 양의 차트 유형, 필터 및 대시보드를 저장하고 내부 및 외부 팀과 공유할 수 있는 옵션이 제공됩니다. 회원.