Microsoft представляет инструмент для создания визуализаций Data Formulator концептуальный авторский инструмент визуализации, использующий искусственный интеллект AI Agent для решения проблемы преобразования данных при создании визуализаций.

Microsoft представляет Data Formulator концептуальный авторский инструмент визуализации, использующий искусственный интеллект для легкого преобразования данных при создании визуализаций.

Визуализация данных представляет данные в графическом или наглядном формате, чтобы помочь людям понять шаблоны, тенденции и идеи, связанные с данными. Эффективная визуализация данных играет ключевую роль в анализе данных. Она позволяет аналитикам данных исследовать сложные наборы данных, понимать шаблоны и передавать значимые идеи заинтересованным сторонам. Сегодня существует множество инструментов для создания визуальных представлений данных. Однако данные должны быть преобразованы в формат tidy для создания визуализаций.

Так как это требует опыта программирования или отдельных инструментов для обработки данных, преобразование данных остается барьером в создании визуализаций. Это требует определенной экспертизы в программировании или знакомства с другими инструментами для обработки данных. Это подчеркивает сложности визуализации данных и подчеркивает необходимость более простого и простого процесса для аналитиков данных, позволяющего им создавать впечатляющие визуализации независимо от их технического бэкграунда.

В результате исследователи сделали значительный прогресс в преодолении преград в визуализации данных. Их совместные усилия в области искусственного интеллекта (AI) и взаимодействия человека с машиной (HCI) породили инновационный инструмент, известный как Data Formulator: инструмент для создания визуализаций на основе искусственного интеллекта, который представляет новую парадигму в представлении данных.

• Расширенная RAG 01 поиск от малого к большому
• Элон Маск и команда XAi запускают Grok новую границу искусственного интеллекта (ИИ) с использованием живых данных и самого сильного конкурента ChatGPT.
• Линейная регрессия, ядро-трюк и линейное-ядро.

Целью Data Formulator является упрощение сложного процесса визуализации данных. По сравнению с традиционными подходами, этот инструмент различает между основными концепциями визуализации и особенностями обработки данных. Аналитики данных описывают свои идеи для визуализации как “концепции данных” – конкретные поля или категории, которые они хотят видеть представленными, даже если они отсутствуют в исходных данных. Выражая свои мысли таким образом, аналитики помогают агенту искусственного интеллекта понять, что они имеют в виду, что позволяет агенту связывать концепции с соответствующими визуальными представлениями для упрощения процесса визуализации.

Поскольку то, что аналитики хотят, может быть неясным, Data Formulator помогает, показывая им различные способы визуализации данных. Он предлагает аналитикам множество вариантов на выбор, делая все более прозрачным. И это еще не все, Data Formulator также предоставляет аналитикам программу, которую использовал искусственный интеллект для изменения данных, а также новые данные сами по себе. Это упрощает аналитикам ознакомление со всем и совершенствование своих идей на будущее.

Искусственный интеллект, отправленный Data Formulator, преобразует исходные данные, чтобы выделить эти концепции, создавая желаемые визуализации. Представляя результаты, Data Formulator предлагает обратную связь, чтобы помочь авторам понять и осмотреть преобразованные данные и визуализации.

Data Formulator использует два различных метода на основе входных данных аналитика: определение концепции на основе примеров и естественноязыковые запросы. В первом случае синтезатор программ генерирует специализированную программу для изменения формата данных, в то время как во втором случае используется языковая модель (LLM), чтобы сгенерировать код, создавая новую категорию данных, как описано. Результаты преобразованных данных собираются в структурированную таблицу вместе с соответствующими визуализациями.

Помимо визуализации, этот метод также находит применение в очистке данных, их интеграции, исследовании и повествовании. Идеальная система искусственного интеллекта была бы в состоянии следовать высокоуровневым инструкциям, предлагать действия на протяжении анализа данных и способствовать сотрудничеству между пользователями и агентами искусственного интеллекта для достижения целей визуализации данных. Исследователи подчеркивают, что создание таких инструментов ИИ, которые успешно общают результаты аналитикам даже в тех случаях, когда они неоднозначны, нечетки или неточны, является необходимым условием для данного сотрудничества.