词句“所有模型都错误,但有些实用性”在机器学习中特别正确开发机器学习模型时,你应始终理解它在哪里像期望一样工作,在哪里不幸失败
理解模型的一个重要方法就是模型可视化可视化模型架构举足轻重:
- 模型可解释性
- 结果解释
- 模型调试
- 模型比较
更多了解模型可视化
等你对单模型有像样理解后,你就是好人,对吗?错误
典型地说,你需要做点或多实验模型改进思想可视化各种ML实验成为关键
有许多方法可以使用 获取理解
- 查看评价度量图如何选择问题评价度量)
- 性能图表像ROC、推曲、混淆矩阵等
- 取学习曲线估计超配
- 查看模型预测最佳/最差案例
- 资源密集模式培训推理(它们转换为严重成本,对事物业务方面至关重要)
- 使用模型判读工具和技术审查预测深入阅读)
你可以自己做所有那些(或多类),但今天有工具可用if you're looking the best工具 帮助你视觉化机器学习实验和模型
机器学习实验工具可视化
开工海王星
海王星元数据存储mLops面向团队运行大量实验.QQ提供单位日志、存储、显示、组织、比较和查询所有模型构建元数据
海王星使用
- kb88凯时开户平台:单点日志、显示、组织并比较ML实验
- 模型寄存器版本存储管理查询模型建模元数据
- ML监控直播记录监控模型培训、评价或制作实时运行
海王星如何帮助你视觉化实验模型
- 日志元类型包括参数和度量图, 但也包括图像、视频、音频和交互可视化等丰富对象
- 可视化日志元并偏向分析结果-运行表、图表、仪表板或文件夹结构
- 多运算超参数和度量智能比较表显示不同之处
- 查看不同参数和配置如何影响结果,并调试优化模型
- 自动监控硬件使用GPU、CPU、内存
- 注册模型和元数据关联
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二叉权重分解
重商和比亚斯系统是一个机器学习平台,开发者可快速构建更好的模型快速跟踪实验、版本和迭代数据集,评价模型性能,复制模型,可视化结果和点回归,并与同事分享发现
重度和分量如何帮助你可视化实验和模型
- 监控训练运行信息如损精度
- 视图权值偏差直方图(非双向偏差)或渐变
- 日志丰富对象如图表、视频、音频或交互图表培训
- 使用各种比较工具,如显示自定义坐标表、并行坐标图等
- 交互预测绑定盒可视化对象检测模型
- 交互预测掩码可视化语义分割模型
- 可视化像GPU和CPU使用
- 构建数据集依赖图
- 可视化参数重要性
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3级彗星
彗星元机学习平台跟踪、比较、解释和优化实验和模型.并允许实时监控、检测和报警并调试制作模型也可以自创或使用社区提供自定义可视化和基于实验和模型数据应用
彗星如何帮助你视觉化实验模型
- 可视化样本专用模块视觉、音频、文本和表单数据检测与数据集相容易识别问题
- 可定制并合并可视化
- 可监控学习曲线
- 彗星弹性实验可视化套件允许你记录、比较和可视化多类文物
- 搭建自己的或使用社区搭建的“小板块”,可视化模型和实验
- 实时监控制作模型
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深入阅读海王星和彗星比较.
4级腾索波德
TensorBoard提供机器学习实验所需的可视化工具开源提供机学习模型可视化调试工具TensorBoard市场最受欢迎解决办法并广泛整合到 许多其他工具应用
更何况,它拥有广泛的工程师网络使用软件并分享他们的经验和思想这使得强大的社区准备解决任何问题软件本身最适合单个用户
TensorBoard如何帮助你可视化实验模型
- 跟踪和可视化误差和精度等度量
- 可视化模型图
- 视权值直方图、偏向图或其他数组随时间变化
- 投影嵌入下维空间
- 显示图像、文本和音频数据
- 剖析TensorFlow程序
5级神圣+Omniboard
神圣+Omniboard栈实际上由两个开源组件组成萨卡市红色实验管理工具Omniboard网站Script神圣日志实验数据MongoDB后端Omniboard连接到可视化实验
sacred为您提供强指令线接口,观察者日志实验信息并自动播种控制实验随机性以便结果可复制Omniboard加法实验管理套件、钻探并比较功能
神圣+Omniboard如何帮助你视觉化实验模型
- 神圣CLI可用于更新参数并运行相同实验的不同变量
- 将实验配置保存到mongoDB数据库
- 对比Omniboard仪表板上的不同实验
- 滚动或钻机实验或查看集或单个细节
6级ML流
ML流管理端对端机器学习生命周期开源平台目前它使用最广ML实验跟踪器,并因此得到语言、框架和平台的广泛支持ML流支持通过Python、R、Java和RESTAPIs登录
开源项目不涉及直接成本个人使用ML流基础设施成本加起来,如果你想使用ML流来大队协作,因为你需要拥有自己的远程跟踪服务器databricks管理ML流处理托管
ML流能帮助你视觉化实验模型
- 日志参数、代码版本、度量和人工品
- 从脚本或笔记本日志
- 登录本地或远程托管服务器
- 可视化度量
- 组织运行实验
- 自动日志并有最常用ML框架
比较表:ML实验工具可视化
kb88凯时开户平台实验跟踪是所有上述产品的核心使用案例,因此,大多数提供相似功能少数特征不支持所有工具下表突出显示上述工具功能上的一些差异
机器学习模型可视化工具
开工树文z
treeviz库决策树可视化和模型判读当前支持ikit学习,XGBoost,SparkMLLIB并里格市htGBM树版本1.3从支持特征空间插图
Dstrevix如何帮助你视觉化模型
- 可视化树型模型
- 目标特征空间支持分类
- 高亮预测路径对树上单点观察,并用普通英语解释相同
- 可视化叶度量像纯度、样本和目标分布
- 可视化特征空间分类边界
二叉内特龙
Netron可用于生成神经网络模型交互可视化Python软件包、单机应用程序和浏览器应用
内特龙如何帮助你视觉化模型
- 生成神经网络交互可视化
- 扩展节点查看层细节
- 几乎全部支持广泛使用框架
- 不需要安装浏览器应用
3级NN-SVG
NN-SVG是一个主机程序 创建神经网络架构图比手动图数据库还提供向向量图形文件导出能力,适合载入学术论文或网页
NN-SVG如何帮助你视觉化模型
- 全托管程序,无需安装
- 支持FCNN、LeNet和AlexNet样式
- 可高度定制
- 导出生成图解像SVG图像
4级腾索波德
TensorBoard大都是一个实验可视化工具,但也显示TensorFlow模型模型图
TensorBoard如何帮助你视觉化模型
- 可视化TensorFlow模型图
- 轨迹日志TensorFlow实验
- 提供全控版-TensorBoard.dev容你主机 跟踪分享ML实验
摘要
并比较目前最受欢迎模型和可视化工具和ML空间中大多数工具一样,没有放之四海而皆准,哪个工具使用将在很大程度上取决于你的具体使用案例
什么样的模型你想要视觉化可视化目的何在
模型可视化工具大都建在特定架构使用案例上
- 树型模型树文z是一个好选择
- 腾索波德Tensorflor/Keras模型集成性很好
- 如果你想为插图目的 创建神经网络模型非交互可视化NN-SVG可能省点时间
- 内特龙产生神经网络模型的详细交互可视化,这些模型大有帮助调试优化
小团队有限预算
if yes,开源免费工具或许可先使用记住,随着团队增长 自我托管成本也会增长菲律宾凯时国际官网开户SaS解决方案不依赖用户数(例如Neptune)以这种方式,你将更好地准备 时间时,你需要规模
大队求协作开发
菲律宾凯时国际官网开户多数SaS解决方案有丰富的协作特征,如基于URL分享、协同仪表板和报告、用户管理等
希望文章能帮助你选择, 并查找你所寻找的东西
快乐视觉化
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