Hoe kan die "Quick, Draw!" datastel gevisualiseer met behulp van Fasette?
Die "Quick, Draw!" datastel, verskaf deur Google, bied 'n groot versameling doodles geteken deur gebruikers van regoor die wêreld. Deur hierdie datastel te visualiseer met behulp van Facets, 'n kragtige datavisualiseringsinstrument, kan waardevolle insigte in die verspreiding en kenmerke van die krabbels verskaf. In hierdie antwoord sal ons ondersoek hoe om die "Vinnig, Teken!" datastel deur Fasette te gebruik en bespreek die didaktiese waarde van sulke visualiserings.
Om te begin, laat ons verstaan wat Fasette is. Fasette is 'n oopbron-visualiseringsinstrument wat deur Google ontwikkel is wat gebruikers in staat stel om hul data te verken en te verstaan. Dit bied 'n stel interaktiewe visualiserings wat gebruikers in staat stel om insigte te kry in die onderliggende patrone en verspreidings van hul datastelle. Fasette kan met verskeie dataformate gebruik word, insluitend gestruktureerde data, beelde en teks.
Om die "Quick, Draw!" datastel deur Fasette te gebruik, moet ons eers die data voorberei. Die datastel bestaan uit miljoene krabbels, elk verteenwoordig deur 'n reeks beroertes. Elke streep is 'n versameling van (x, y) koördinate wat die posisie van die pen verteenwoordig. Om visualisering te vergemaklik, kan ons hierdie slagreekse in beelde omskakel deur die beroertes op 'n doek weer te gee.
Sodra die data voorberei is, kan ons Facets Dive, een van die visualiseringskomponente van Facets, gebruik om die datastel te verken. Facets Dive bied 'n interaktiewe koppelvlak wat gebruikers in staat stel om deur die data te navigeer en die eienskappe daarvan te visualiseer. Dit vertoon 'n rooster van duimnaelbeelde, wat elkeen 'n doodle verteenwoordig, en bied verskeie kontroles vir die filter en sorteer van die data.
Een van die sleutelkenmerke van Facets Dive is die vermoë om die verspreiding van die data te visualiseer. Dit verskaf 'n histogram wat die frekwensie van verskillende kategorieë of etikette in die datastel toon. In die geval van die "Quick, Draw!" datastel, kan ons die histogram gebruik om die verspreiding van verskillende doodle-kategorieë te visualiseer, soos "kat", "hond" of "motor." Dit kan ons help om die gewildheid van verskillende kategorieë te verstaan en enige vooroordele of wanbalanse in die datastel te identifiseer.
Nog 'n nuttige visualisering in Facets Dive is die verspreidingsdiagrammatriks, wat ons in staat stel om die verwantskappe tussen verskillende veranderlikes te verken. In die geval van die "Quick, Draw!" datastel, kan ons die verspreidingsdiagrammatriks gebruik om die verwantskappe tussen die beroertes van verskillende krabbels te visualiseer. Dit kan ons help om enige algemene patrone of ooreenkomste tussen krabbels van dieselfde kategorie te identifiseer.
Verder bied Facets Dive 'n parallelle koördinate-plot, wat ons in staat stel om die beroertes van 'n krabbel as 'n reeks lyne te visualiseer. Dit kan insig gee in die tydelike aspekte van die krabbels en ons help om te verstaan hoe gebruikers verskillende vorms of voorwerpe teken. Ons kan byvoorbeeld die volgorde waarneem waarin beroertes vir 'n spesifieke krabbelkategorie geteken word, soos die volgorde van beroertes om 'n "boom" of 'n "blom" te teken.
Benewens Fasette-duik, kan Fasette-oorsig ook gebruik word om die "Quick, Draw!" datastel. Fasette-oorsig bied 'n saamgestelde aansig van die data, wat gebruikers in staat stel om vinnig patrone en uitskieters te identifiseer. Dit verskaf opsommende statistieke, soos die gemiddelde en standaardafwyking, vir verskillende veranderlikes in die datastel. Vir die "Quick, Draw!" datastel, kan ons Fasette-oorsig gebruik om die gemiddelde slaglengte, die gemiddelde aantal beroertes per krabbel, of enige ander relevante statistieke te bereken en te visualiseer.
Visualiseer die "Quick, Draw!" datastel wat Fasette gebruik, kan waardevolle insigte verskaf in die verspreiding en kenmerke van die krabbels. Facets Dive stel ons in staat om die datastel interaktief te verken, die verspreiding van verskillende kategorieë te visualiseer, verwantskappe tussen beroertes te ondersoek en die tydelike aspekte van die krabbels te verstaan. Fasette-oorsig verskaf opsommende statistieke en saamgestelde aansigte om vinnig patrone en uitskieters in die data te identifiseer. Deur hierdie visualiseringsinstrumente te gebruik, kan navorsers en praktisyns 'n dieper begrip kry van die "Quick, Draw!" datastel en moontlik nuwe insigte ontbloot.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- How to install TensorFlow?
- Word datastelle wat deur verskillende etniese groepe ingesamel is, bv in gesondheidsorg, in ag geneem in ML?
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning