0 |
Визуализация крупных массивов данных уже стала крупным бизнесом. Так, например, специализирующаяся в этой области Tableau Software, оценивается в $4 млрд. Но большинство имеющихся на рынке продуктов по созданию привлекательных и информативных графических представлений не учитывает часть очень полезной информации.
Как правило, одного взгляда на картинку достаточно, чтобы увидеть фрагменты, на выявление которых компьютеру потребуется много времени. А если в шаблонах есть отклонения? А если шаблоны отличны от ожидаемых? Database Group, подразделение Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) Массачусетского технологического института разработала систему визуализации данных, которая позволяет пользователю выделить часть изображения на экране, а затем автоматически находит данные, ответственные за эти фрагменты.
Таким образом, можно, например, вычислить несколько неисправных датчиков в огромном массиве, по уровню заболеваемости простудой определить неисправные вентиляционные системы, а из данных о продажах – выявить плохо работающих агентов.
Как подчеркивает руководитель группы профессор Сэмюэль Мэдден (Samuel Madden), при обычной визуализации массивов данных, состоящих из миллионов точек, производится редукция до нескольких тысяч или сотен записей. Как правило, встретив некий выброс в данных, нет возможности вернуться к исходному набору данных и посмотреть, почему он произошел. Эту проблему решает новый инструмент визуализации DBWipes. В его основе лежит алгоритм Scorpion, представленный на прошлогодней конференции Very Large Database.
Пользователь DBWipes может выделить фрагмент визуального ряда и обозначить его как норму, а точки, не соответствующие шаблону – выбросы. Можно выделить целые необычные фрагменты изображения. Scorpion вычислит, какое подмножество данных оказывает наибольшее влияние на выбросы, а затем выполнит коррекцию визуального представления, в которой эти данные исключены, либо наоборот, усилены.
Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS
0 |