机器学习的目的是使一个系统能够学习--在没有明确编程的情况下做出决定。
ML是计算机科学的一个子领域--它位于人工智能之下，因为它是关于使机器能够学习的。
ML涉及能够执行机器学习任务的算法--例如，自动标记图像，然后提取图片中的物体。
ML算法可以应用于任何领域--机器学习所涵盖的领域包括视觉（处理图像以提取物体和标签）、语言处理（分析文本以提取事实）、决策（根据数据进行预测）和机器人学（尝试开发能够学习的机器人）。

机器学习（ML）数据被用来生成和完善机器学习算法，因此了解数据至关重要。这些数据可以从任何来源中提取--从传感器、视频记录或人类行为中收集的数据。

现在，让我们来谈谈机器学习（ML）数据可视化的最佳工具。

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潘达

Pandas是一个Python库，用于处理广泛的数据源。它是处理存储在数据仓库、各种数据源、或结构化和非结构化数据集的理想工具。

Pandas带有广泛的功能--如随机森林、偏倚方差模型、二元分类和逆向问题--你可以用来处理你的数据。

Pandas有各种功能，包括使标签、随机森林、逻辑回归、随机缀合、梯度下降和线性回归。Pandas库包括一个通用的数据科学工具，也叫Pandas。

可在Mac App Store和Windows中使用。

Pandas是开源的，所以如果你觉得它是一个有用的工具，请回馈给它吧!

弹性搜索(Elasticsearch)

Echo是一种网络服务，有助于更容易收集和分析非结构化数据。它允许公司收集关于他们的客户、员工或互联网上的任何人的数据，以快速分析数据。

Echo将数据存储在Amazon S3中（你也可以访问存储在其他存储系统中的数据，如你的笔记本电脑）。
Echo提供两种数据管道。DataPipeline和DiscoveryPipeline。
DataPipeline是一个数据管道系统，用于可视化和分析非结构化数据。
DataPipeline让你用数据映射和填充Elasticsearch，然后过滤数据以产生洞察力。
当需要进一步了解你的数据时，你可以以各种格式导出你的数据，以进一步分析它。

在AWS上可用。

统计局(StatsD)

StatsD是一个可以帮助你管理服务器的工具，但你也可以用它来驱动各种可视化工具。

StatsD在后台运行，监听HTTP请求，并将事件发送到前端。
当有事发生时，它通过网络将事件发送到一系列Graphite服务器，并在那里进行记录。
Graphite从StatsD收集事件，并以各种方式显示它们。
如果你发现StatsD已经有点忙不过来了，无法处理你的请求，你可以强迫它减少发送事件。

可在Mac App Store和Windows上使用。

流动数据（FlowingData

FlowingData是一个开源的数据可视化工具，让你更容易理解大型数据集--如帖子、推文和其他网络内容。

FlowingData帮助你以各种方式理解复杂的数据。
它配备了大量的可视化工具，如饼状图、线形图、散点图、热图等等。
FlowingData让你可以搜索数据，找到洞察力，并看到其他人的发现。

可在Mac App Store和Windows上使用。

为什么公司要对人工智能数据进行可视化？

公司可以将人工智能用于两个主要目的：改善客户体验和对业务流程产生洞察力。企业可以为人工智能数据可视化找到许多不同的用途，其中一个引起我共鸣的用途是将公司内人工智能衍生的信息流可视化的能力。访问你网站的人可以看到他们最有可能与你的公司互动的地方。如果你的公司有一个机器学习工具集，访问者可以看到他们最有可能看到一个事件的结果，如销售订单。这反过来又为企业创造了一个很好的学习环境，以了解用户如何与其产品互动。

同样，企业可以使用人工智能在边缘对用户数据进行建模，并对这些数据进行搭载。这个用例允许企业看到客户如何在他们的设备上使用你的产品，以便你能更有效地预测接下来会发生什么。这些来自机器学习的模式，然后可以用来训练你的业务，以提高性能。

人工智能用户通常希望仪表盘是视觉的还是文字的？仪表盘如何才能最好地满足不同的需求？

仪表盘通常是可视化的，但有些AI从业者更喜欢使用文本仪表盘。主要原因是，人们希望在系统将其转换为图形形式之前看到人工智能软件的输出是什么样子。与视觉表示法相比，文本表示法可以提供对数据更细化的观察。在这些情况下，你可以选择文本图。

通过人工智能工程师硕士课程掌握深度学习、机器学习和其他编程语言。

视觉化人工智能数据的未来是什么？

在未来十年，人工智能的使用将增加，并提供更好、更准确的结果。预计会有更多的仪表板，让用户将他们的预测与产品进行比较，并看到系统可以预测未来的程度。由于人工智能软件和正在使用的深度学习方法的准确性提高，仪表板也将显示更准确的结果。

如果你对数据分析和可视化的正式培训感兴趣，可以看看Simplilearn的数据分析课程，如数据分析入门。 Simplilearn与普渡大学的合作项目--数据分析研究生项目，可以为你的数据分析事业打下完整的基础。如果你的兴趣在于推进你的人工智能和ML事业，也有一个人工智能和机器学习的研究生课程，也是SImplilearn和普渡大学的合作项目。

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