회귀 모델
- 변수들 간의 관계 분석을 위해 히트맵(Heat Map)과 산점도(Scatter Plot)를 활용
- 회귀 모델에서의 시각화 표현
- 여러가지 변수들을 동시에 비교 시각화
- 전체에서 식별되는 부분에 대한 수치 시각화
- 정도를 표현하는 비교 시곽화
- 각기 다른 변수들과의 관계를 표현하는 관계 시각화
분류 모델
- SVM(서포트 벡터 머신)
- 산점도와 구분선을 통한 비교시각화 기법
- 활용 범위와 영역 구분
- KNN
- 비교시각화의 평행좌표계
- 변수들과의 연광성 및 그룹데이터의 경향성 파악
- 의사결정나무
- 관계시각화 기법의 트리 다이어그램(Tree Diagram)으로 시각화
2022.05.09 - [Programming/Machine Learning (Python)] - 인공지능 머신러닝 - Decision Tree 모델
딥러닝 모델
- 모델 아키텍처에서 파라미터, 가중치 시각화 및 특징 차원감소를 통해 시각화
- Node-link Diagrams for Network Architectures(네트워크 구조를 위한 노드-링크 다이어그램)
- 뉴런과 연결 가중치를 표현하는 Node로 시각화
- Dimensional Reduction & Scatter Plots(차원 축소, 산점도)
- t-SNE 또는 PCA를 이용하여 차원을 축소하여 데이터를 2차원으로 표현
- Line Charts for Temporal Metrics(측정을 위한 선도표)
- 진행상황에 따른 결과를 선도표로 표현
- Instance-based Analysis & Exploration(객체 기반 분석 및 탐색)
- 객체 그룹을 분석하고 분류 정확도 확인
군집분석 모델
- 다수의 객체를 군집으로 나누어 그룹 클러스터별 단위로 산점도로 시각화
2022.05.09 - [Programming/Machine Learning (Python)] - 인공지능 머신러닝 - K-Means 모델
연관분석 모델
- 각 연관규칙 별로 연관성 있는 항목끼리 묶어서 관계시각화 기법인 네트워크 그래프를 활용하여 시각화
