在这个全球信息化的时代，数据量呈爆炸式增长，数据的复杂性也是如此。如何有效地处理高维数据并找到隐藏在其中的相关性和模式是一个严峻的挑战。近年来，可视化和可视化分析已被应用于该任务，并取得了一些积极成果。Facebook的新HiPlot是一个轻量级的交互式可视化工具，它更进一步，使用平行图来发现此类高维数据中的相关性和模式。
HiPlot 在交互性、简单性和可扩展性方面优于其他现有可视化工具。造成这种情况的原因有很多。首先，HiPlot 使用交互式平行图（可视化和过滤高维数据的有用方法）和其他图形方法来更清晰地呈现信息。平行图是交互式的，通过沿不同值范围内的一个或多个轴绘制或使用不同的颜色，用户可以轻松自行决定更改数据可视化样式。其次，HiPlot可以直接通过IPython笔记本使用，其中简单的语法使用户能够同时查看多个实验。第三，不同系统日志格式的不兼容会使数据分析变得困难，但HiPlot与开源Facebook AI库中的日志兼容，以帮助研究人员更好地进行超参数搜索。HiPlot的Web服务器默认可以读取CSV或JSON文件，用户还可以提供他们的自定义Python解析器，将他们的实验转换为HiPlot实验。
例如，在基于群体的训练可视化的情况下，由于现有超参数调整方法的训练任务可能会使用不同的超参数多次分叉，因此分析此类实验具有挑战性，并且它们可能包含难以发现的错误。然而，HiPlot可以显示相关数据点之间的边界，使此类实验更加容易和准确地可视化。
Facebook HiPlot 可以通过有效分析深度神经网络的超参数调整来帮助缓解与模型复杂性增加相关的问题。Facebook AI希望其他研究人员能够使用HiPlot更彻底地探索他们的实验数据，并为未来更高效的训练技术提供基础。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-670099.html
有关HiPlot的更多信息，请查看项目页面。HiPlot 工具可以从 GitHub 下载。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-670099.html
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