Система визуализации с ии что это
8 бесплатных инструментов для создания интерактивных визуализаций данных без необходимости написания кода
Когда тот, кто работает в сфере Data Science, собирается показать результаты своей деятельности другим людям, оказывается, что таблиц и отчётов, полных текстов, недостаточно для того чтобы представить всё наглядно и понятно. Именно в таких ситуациях возникает нужда в визуализации данных, в такой их обработке, которая позволит всем желающим в них разобраться и ухватить суть тех сложных процессов, которые они описывают.
В этом материале я расскажу о лучших бесплатных инструментах, позволяющих без особых сложностей создавать впечатляющие визуальные представления данных. При этом тут я не буду говорить о сложных системах вроде Power BI и Google Studio. Я выбрал те 8 инструментов, о которых пойдёт речь, из-за того, что ими легко пользоваться, из-за их приятного внешнего вида, из-за того, что работать с ними можно, не написав ни единой строчки программного кода и из-за того, что они бесплатны. Кроме того, они позволяют создавать интерактивные визуализации. А это значит, что графики, представляющие некие данные, могут содержать в себе больше сведений об этих данных, чем обычные изображения. Да и работать с такими графиками интереснее.
Так как инструменты для визуализации данных то появляются, то исчезают, я включил в этот материал только те из них, которые, вероятнее всего, ещё долго будут пребывать в добром здравии. А это значит, что вполне разумным шагом будет вложение некоторого времени в их изучение. Как уже было сказано, пользоваться этими инструментам можно без написания кода. Но если вас интересует визуализация данных именно через код — взгляните на этот материал.
1. Flourish
Flourish позволяет создавать привлекательные диаграммы, карты и интерактивные истории. Это — простой и понятный инструмент, который включает в себя библиотеку шаблонов и поддерживает различные возможности визуализации данных.
Кому стоит присмотреться к Flourish? Любому, кого интересует составление историй на основе данных (data storytelling). В этом ему поможет множество возможностей системы, касающихся визуализации данных и анимации.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
На этой странице можно найти интерактивную Bar Race-диаграмму, демонстрирующую изменение численности населения в различных странах между 1960 и 2016 годами.
Сведения о численности населения разных стран
2. Datawrapper
Datawrapper — это инструмент, который позволяет создавать интерактивные диаграммы, карты и таблицы. При этом для его эффективного использования не нужно обладать знаниями в области дизайна. Разработчики этого инструмента учли множество правил дизайна, которыми имеет смысл следовать при визуализации данных. Кроме этого надо отметить, что всё то, что создаётся с помощью Datawrapper, подходит для просмотра на любых устройствах.
Кому стоит обратить внимание на этот инструмент? Он рассчитан, преимущественно, на творческих людей — на писателей, блогеров, журналистов. В целом можно сказать, что он направлен на создание интерактивных изображений, дополняющих какие-либо текстовые материалы.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот диаграмма разброса данных, созданная для оценки языковых особенностей сериалов Netflix.
Анализ языковых особенностей сериалов Netflix
3. ChartBlocks
ChartBlocks является частью Ceros — облачной дизайн-платформы, которая позволяет всем желающим, будь то специалисты по маркетингу или дизайнеры, создавать интересные материалы, привлекающие внимание пользователей. Писать код при работе с этой платформой не требуется.
ChartBlocks позволяет очень быстро создавать отлично выглядящие диаграммы. Среди типов диаграмм, доступных в этой системе можно отметить столбчатые, линейные, круговые, точечные диаграммы. Для того чтобы приступить к работе с системой достаточно создать учётную запись.
Кому подойдёт ChartBlocks? Любому, кого интересует создание простых визуализаций данных за короткое время.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот пример столбчатой диаграммы, на которой показано число строк, приходящихся на главных героев «Игры престолов» в 7 сезонах. На создание этой диаграммы ушло всего несколько минут.
Столбчатая диаграмма, созданная с помощью ChartBlocks
4. Infogram
Infogram — это инструмент для визуализации данных, который помогает создавать привлекательные материалы. Помимо поддержки системой обычных диаграмм — столбчатых, линейных, круговых, она позволяет создавать инфографику и отчёты.
Кому стоит присмотреться к Infogram? Тем, кого интересует создание различных информационных материалов, а не только обычных диаграмм.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот пример использования одного из типов карт, доступных бесплатно. На такую карту можно добавить любые элементы и анимации.
Карта, созданная средствами Infogram
5. Chart Studio
Chart Studio — это проект Plotly, представляющий собой онлайн-инструмент для создания диаграмм. Фактически это — редактор для создания диаграмм, основанных на D3.js и WebGL.
Кому подойдёт Chart Studio? На сайте проекта сказано, что Chart Studio — это инструмент, предназначенный для всех, кто работает с диаграммами. Это, например, дата-сайентисты, Dash-разработчики, люди, создающие отчёты и презентации, журналисты.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот диаграмма разброса данных, построенная для анализа воздействия количества сказанных слов в каждом эпизоде сериала «Аватар» на рейтинги IMDB.
Диаграмма, созданная с помощью Chart Studio
6. Knight Lab
Knight Lab — это опенсорсные, нетребовательные к ресурсам инструменты, поддающиеся глубокой настройке и предназначенные для тех, кто занимается составлением историй на основе данных. Эти инструменты визуализации данных отличаются от других аналогичных проектов. Истории, основанные на данных, можно «рассказывать» с использованием Storyline, с использованием карт (Storymap) и временных рядов (Timeline).
Кому стоит взглянуть на Knight Lab? Проект нацелен, преимущественно, на журналистов, но он будет интересен всем, кто занимается созданием интерактивных историй на основе данных.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот результат применения одного из бесплатных шаблонов, имеющихся в системе.
Результат использования Knight Lab
7. Tableau Public
Tableau Public — это один из самых популярных инструментов, но если вы о нём не слышали — знайте, что это — бесплатная платформа, которая позволяет создавать визуализации, делиться ими с другими людьми, исследовать данные. С помощью этой платформы можно легко и быстро создавать интерактивные диаграммы, карты, информационные панели.
Кому будет интересен этот инструмент? Всем, кто работает с данными и хочет создавать их качественные интерактивные визуальные представления.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот схема, демонстрирующая сведения о тех, кто создаёт визуализации с помощью Tableau Public.
Результаты использования Tableau Public
8. RAWGraphs
Платформа RAWGraphs находится последней в нашем списке, но это не значит, что она хуже других. С её помощью, правда, нельзя создавать интерактивные визуализации, но это не значит, что она недостойна внимания. Цель RAWGraphs заключается в том, чтобы организовать связь между приложениями для работы с электронными таблицами, вроде Microsoft Excel, и векторными графическими редакторами наподобие Adobe Illustrator, Inkscape и Sketch.
Сильные стороны бесплатной версии
Слабые стороны бесплатной версии
Пример
Вот пример визуализации данных, где в виде иерархической структуры представлено количество жителей некоторых городов.
Результат визуализации данных с использованием RAWGraph
Итоги
Не существует идеального инструмента для визуализации данных. Именно поэтому полезно освоить 2-3 таких инструмента, дополняющих друг друга, и пользоваться их наиболее удачными возможностями.
Вы ознакомились с 8 новыми инструментами для создания интерактивных визуализаций, не требующих навыков программирования. После того, как вы научитесь работать с некоторыми из них, я рекомендую найти библиотеки для визуализации данных, созданные для используемого вами языка. Это даст вам больше возможностей по настройке визуализаций под ваши нужды.
Если вы, например, пишете на Python — взгляните на этот материал. В нём речь идёт о работе с Plotly, Seaborn и Matplotlib.
Какими инструментами для визуализации данных вы пользуетесь?
Новая система визуализации создает фотографии с помощью измерения времени
Ученые из Университета Глазго в США создали радикально новый метод визуализации при помощи искусственного интеллекта (ИИ) для превращения времени видимое трехмерное пространство. Новая разработка может помочь автомобилям, мобильным устройствам и мониторам здоровья развить 360-градусную осведомленность, сообщает Optica.
Читайте «Хайтек» в
Фотографии и видео обычно создаются путем захвата фотонов — строительных блоков света — цифровыми датчиками. Например, цифровые камеры состоят из миллионов пикселей, которые формируют изображения, определяя интенсивность и цвет света в каждой точке пространства.
Трехмерные изображения могут быть сгенерированы либо путем размещения двух или более камер вокруг объекта, когда его снимают под разными углами, либо с помощью потоков фотонов для сканирования сцены и реконструкции ее в трех измерениях. В любом случае, изображение создается только путем сбора пространственной информации о сцене.
Исследователи из Великобритании, Италии и Нидерландов описывают совершенно новый способ создания анимированных трехмерных изображений: они захватывают временную информацию о фотонах вместо их пространственных координат.
Информация о времени каждого фотона, отраженного в сцене — то, что исследователи называют временными данными, собрана в очень простой график. Эти графики затем преобразуются в трехмерное изображение с помощью сложного алгоритма нейронной сети. Исследователи обучили алгоритм, показав ему тысячи обычных фотографий людей, движущих и несущих предметы вокруг лаборатории.
В конце концов ИИ понял, как временные данные соотносятся с фотографиями. Во время эксперимента команде удалось построить движущиеся изображения со скоростью примерно 10 кадров в секунду из временных данных, хотя используемое оборудование и алгоритм могут создавать тысячи изображений в секунду.
Ускоряйте медицинские снимки с помощью мощных вычислительных возможностей
Совершайте прорывы в технологиях медицинских снимков
В результате проведения рентгеноскопии, магнитно-резонансной томографии (МРТ), компьютерной томографии (КТ) и ультразвуковых исследований ежегодно производится около 600 миллионов снимков в год, и это число продолжает расти. 1 Корпорация Intel занимается решением проблем рынка, основываясь на своей богатой истории поставок передовых технологий для систем медицинской визуализации:
Специалисты корпорации Intel основывают свою работу на принципах тесных партнерских отношений в экосистеме медицинского обслуживания, от крупных систем здравоохранения до разработчиков и поставщиков программного обеспечения. Мы совместно используем возможности искусственного интеллекта, периферийных вычислений и других передовых технологий для цифровой трансформации технологий медицинской визуализации.
Ускорение рабочих процессов для медицинских снимков и радиологии
Технологии медицинских снимков используются для диагностики и лечения и входят в число самых мощных инструментов для повышения качества лечения пациентов. Аппаратные и программные технологии корпорации Intel лежат в основе высокопроизводительных решений для КТ, МРТ, ядерной томографии и других систем медицинской визуализации. Они позволяют им обрабатывать огромные объемы графических данных и оптимизировать рабочие процессы. Благодаря встроенным средствам оптимизации искусственного интеллекта продукция корпорации Intel® позволяет создавать решения, которые ускоряют процесс сканирование, тем самым сокращая время вредного воздействия на организм.
Процессоры Intel® Core™ открывают широкий спектр вычислительных возможностей для аппаратов КТ. Алгоритмы искусственного интеллекта на базе высокопроизводительных процессоров Intel® Xeon® сокращают время, требуемое для формирования изображений на основе снимков КТ с малой дозой облучения. 2
Процессоры Intel® обеспечивают исключительную производительность при создании снимков МРТ. Новейшие технологии Intel® для искусственного интеллекта помогают быстрее обрабатывать снимки МРТ, чтобы повысить эффективность работы сотрудников и оборудования. 3
Рентгеновские исследования
Выбирайте процессоры Intel® Core™ и Intel® Xeon® для разнообразных рентгеновских систем. Рентгеноскопия с функциями ИИ, оптимизированная для аппаратного обеспечения Intel®, помогает выявлять опасные для жизни состояния за считанные секунды и устанавливать приоритет для наиболее критических случаев. 4
Архитектура Intel® обеспечивает высокую скорость обработки снимков, позволяя практически в реальном времени создавать изображения УЗИ в высоком разрешении, а также поддерживает портативность благодаря низкому энергопотреблению.
Эндоскопия
Технологии Intel® поддерживают современные рабочие задачи по обработке изображений и будущие технологии искусственного интеллекта. Например, системы камер для эндоскопических исследований на базе процессоров Intel® могут выполнять алгоритмы искусственного интеллекта во время обследований. Это может помочь врачам в реальном времени визуализировать объекты в ЖКТ или пищеводе.
Радиоизотопная медицина
Высокопроизводительные процессоры Intel® и программные инструменты ускоряют решение сложных и ресурсоемких задач ядерной томографии.
Хранение медицинских снимков
Процессоры и технологии хранения Intel® поддерживают корпоративные решения визуализации для хранения и публикации медицинских снимков как в локальных системах, так и в облачной среде.
Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут
Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.
Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.
Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.
Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.
Введение
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.
В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.
Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.
Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.
Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).
Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.
Обзор
Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте
Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.
Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.
Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.
ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.
Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.
Как работает наш мозг
Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.
Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.
Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Учитывая то, что в нашем мозгу находится 100 миллиардов нейронов, совокупность взвешенных комбинаций этих сигналов устроена довольно сложно. И это ещё мягко сказано.
Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.
Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.
Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.
Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.
Искусственные Нейронные Сети (ИНС)
Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.
Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).
ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.
В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.
С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется переобучением (overfitting).
Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.
Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.
ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.
Глубокое обучение
Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.
Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.
Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.
Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).
Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.