Machine Learning Models Visualization: Trust the Story of Data

データの可視化の力は、あらゆるビジネスに力を与えることができます。これには以下の点で多大な改善が含まれます:

• ビジネスプロセス
• デザイン
• 開発
• 評価

機械学習の可視化の力を活用することが、ビジネスにとって望まれるものです。

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機械学習とは: 要点

機械学習(ML)は、人工知能(AI)の一分野であり、経験とパターンから学ぶことによって結果を予測するのに役立ちます。機械学習は、アルゴリズムを使用して、履歴データの使用を通じ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欲求と期待を予測する際にはるかに正確になります。

機械学習のプロセスには以下が含まれます:

• データの観察
• 直接的な経験または指示
• パターンの発見
• 例に基づいた意思決定
• 履歴データを使用した学習

機械学習の主な目標は、コンピュータが人間の支援なしに自動的に学習し、その学習に応じてアクション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

機械学習をより良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)の4つの主要なタイプがあります。これらは以下の通りです:

教師あり学習

教師あり学習の場合、マシンはモデルが学習するための入力変数(x)と出力変数(y)をマップします。最終的な結果は、新しい入力データが形成された場合、出力をより正確に予測できるようになることです。教師あり学習には以下が含まれます:

• 分類 – 観察された値から結論を引き出す
• 回帰 – 変数間の関係を理解する
• 予測 – 履歴データに基づいた予測を行う

半教師あり学習

教師あり学習に似ていますが、半教師あり学習はラベル付きと未ラベルの両方のデータを使用します。つまり、意味のあるタグを持つ情報と、タグを持たない情報です。両方を組み合わせることで、機械学習アルゴリズムは未ラベル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

この種の機械学習では、アルゴリズムはデータを研究してパターンを識別し、利用可能なデータを分析します。これらのアルゴリズムは入力変数のみを持ち、データの基礎となる分布をモデル化することを目的としています。大規模なデータセットを解釈し、整理して、その構造を決定し、意思決定の能力を精緻化します。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
• 次元削減 – 必要な特定の情報を見つけるために変数の数を減らす

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、最適なものを見つけて評価する、厳密に規定された学習プロセスに焦点が当たっており、最良の結果につながります。

機械学習におけるデータの可視化とは

機械学習は、データの可視化を用いて多くのシナリオで表現・活用できます。では、モデルの可視化とは何でしょうか。

データの可視化により、人々は文脈の中で対話的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トレンドと相関性を理解するのに役立つ形式に変換します。機械学習は、より予測的で関連性が高く、有効なデータを提供することで、データの可視化にさらに価値をもたらします。

機械学習の可視化には、いくつかの利点があります。

時間の節約

機械学習では、データの収集はアルゴリズムを通じて行われるため、精度の向上に加えて、非常に時間効率的です。

ユーザーのより良い理解

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、データの可視化により、これらのユーザーがどのように最善に関わり、どのような方法で関わるかについてのより正確な描写が得られます。

より多くの信頼

機械学習により、意思決定者は新しいタイプの確実性、検証、および洞察を受け取り、予測に対してより大きなレベルの信頼をもたらします。

データの可視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であろう相関性をもたら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可視化は、以下の通りです

• データ探索
• 構築されたモデル
• 決定木モデル
• モデルの評価

機械学習の直感的な表現は、ステークホルダーが行う必要のある情報に基づいた選択に対して、大きな助けとなる可能性があります。

では、誰が可視化を使用すべきでしょうか。

データの価値は、それがストーリーテリングを新しいレベルに引き上げることです。これは、情報が簡単に理解され、パターンを通じて洞察を得られるときに発生します。したがって、データの可視化です。

どのようなビジネスに従事していても、ビジュアル形式でデータを配信することは、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アクション可能な結論に達するために不可欠です。データの可視化により、以下の者に情報を伝えることができます:

• ステークホルダーと意思決定者
• マーケターおよびビジネス所有者
• 顧客、パートナー、貢献者

データの可視化は、以下のことを望む誰もが使用する必要があります

新興トレンドに適応する

データの可視化は、新しい機会や、そうでなければそんなに簡単に見つからない新興トレンドを観察するための完璧なツールです。データの可視化技術を使用すると、市場シフトは簡単に見つかり、消費者の反応と好みはより良く理解できます。

貴重な時間を節約する

データの可視化がなければ、大量のデータをふるい分け、最も重要な部分にタグを付け、分析して、詳細なレポートを作成することに、かなりの時間が費やされます。時間がかかることに加えて、このプロセス全体には、データサイエンスの適性を持つ訓練を受けた人、適切なシステム、および思考方法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れば、データの可視化は数秒で作成でき、常に最新の最新情報のダッシュボードを持つことができます。

隠されたパターンを見つける

データを表現する従来の形式は、多くの場合、パターン、隠された洞察、および成功につながる要因を明らかにするのにそれほど正確ではありません。ただし、データの可視化を利用すれば、石を残すことはありません。これはビジネスの洞察、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、および改善が必要な操作を特定するのに適用されます。

エラーを検出して制限する

ミスはすべてのビジネス運営の一部であり、優れた学習の機会です。データの可視化は、エラーの可視化とエラーを素早く特定し、望ましくない結果につながる誤った操作を素早く特定し、この分析はチームを正しい次のステップの周りに集結するために必要なすべてです。

信頼と透明性を高める

データの可視化は、知識と理解をストーリーにもたらし、膨大なデータ負荷を管理し、それを行動可能にすることで、将来の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。

機械学習モデルを可視化する方法

データの可視化では、解釈は特定のユースケースに応じてカスタマイズ可能であり、機能する必要があります。ここで、機械学習モデルを可視化するために最も使用されるチャートタイプのいくつかを示します。

チャートとグラフ

データの可視化のため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、データトレンドの全体的なストーリーがはるかに高速に伝えられます。これらは迅速な比較と長期の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

この可視化タイプは、ダイアルの読み取り値として情報の概要を提供します。特定のプロジェクト、キャンペーン、または数値がどのように実行されているか、また予想される方法と比較して実行される方法を素早く発見するのに役立ちます。

ヒストグラム

この可視化はデータの分布を示し、確率の結論を引き出すのに役立ちます。プロセスが正しい平均の周りを徘徊しているか、または外れ値がデータまたは結果の結果をゆがめているかどうかを素早く実証できます。

円グラフ

これらは、プロセスで何が影響しているかを示しています。円グラフのさまざまなバージョンは、全体の各部分がその重量を引き出しているかどうかを確認する必要がある場合、または、プロセスまたは結果で最も重要な要因が何であるかを確認する必要がある場合に適しています。

ツリーマップチャート

これらは、ネストされたノード(長方形)のさまざまなサイズと色を使用して階層データを表示するデータの可視化ツールであり、データパターンを簡単に発見したり、データ量を比較したりできます。

Pythonでのデータの可視化

Pythonで記述されたデータの可視化は、そうでなければ発見されたことがないトレンド、パターン、および相関性を特定するのに役立ちます。トピックについてもっと深く掘り下げるには、Pythonでのデータの可視化に関する記事を確認してください。

Rでのデータの可視化

Rをデータ分析言語として使用すると、開発者とデータサイエンティストは、複雑な生データを最小限のコーディングで表現するための多くの種類の可視化を作成できます。Rの多様な機能を使用することで、わずか数行のコードを記述するだけで、魅力的なデータの可視化を作成できます。データの可視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を含むいくつかの可視化ライブラリを提供しています。データの可視化にRが答える可能性がある理由についてもっと読むには、Rでのデータ可視化に関する記事に移動してください。

Slingshotがデータの可視化でどのように支援できるか

データの可視化ソフトウェアを選択する場合、異なるシステムにあるすべてのデータに接続し、すべてを統合するダッシュボードを構築して、ビジネスの完全な360度ビューを提供できることを確認する必要があります。

これはまさにSlingshotがあなたのためにできることです。それは、オールインワンのデジタルワークスペースであり、データ分析、プロジェクトおよび情報管理、チャット、および目標ベースの戦略ベンチマーク - すべてが1つの直感的なアプリで集約できるツールです。

さらに:

• その内部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、異なる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で完全にAzure Machine Learning Studioと統合されているため、データソースを選択し、可視化を構築して、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はGoogle BigQueryをサポートしており、Analytics、大規模なデータセットを使用して時間に大きな支障を与えない大データを処理する際の重要な速度を追加します
• Slingshotでのさまざまなタイプのデータの可視化の作成は、これまで以上に簡単です。わずか数クリックで発生し、多くの編集オプション、膨大な数のチャートタイプ、フィルター、および内部および外部チームメンバーとダッシュボードを保存および共有するオプションがあります。