人工智能中的数据可视化示例

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即使人工智能应该使一切自动化，但许多任务仍然需要人工干预。例如，虽然人工智能自动汽车可以实现自动驾驶，但它仍然需要人类操作员在驾驶时做出关键决策。这种混合方法也称为视觉分析，其中人工干预与人工智能软件操作明智地结合起来，以实现最佳结果。

Wolfram Alpha 和 Microsoft PowerBI Natural Language Querying 等应用程序就是这种方法的示例。AI 可以增强数据可视化的一些方法包括：

    优化数据发现过程——人工智能可以实现动态实时数据分析并将其与交互式实时仪表板和可视化相结合。
    提高处理能力——人工智能模型可以充分利用可用 澳大利亚消费者手机号码列表   的计算资源，并允许数据可视化工具识别大数据中更深层次的联系。
    更好的搜索功能——人工智能可以帮助在数据可视化仪表板中构建更强大的搜索功能。
    附加功能——借助人工智能模型，可视化还可以包括借助自然语言处理、图像处理等工具的高级功能。
    更好的预测模型——借助可靠的机器学习模型，可以更准确、更快地可视化未来趋势。这可以帮助组织将数据可视化纳入其业务战略，并根据数据得出更好的可行项目。
    人工智能模型的验证——结合使用人工智能和可视化技术可以帮助构建更强大、可行且实用的系统并投入生产。
    可视化推荐——可以根据需要使用 AI 技术来获得不同的可视化变化和选择。这类似于目前使用 AI 系统根据用户的偏好推荐书籍、购物商品、音乐播放列表等的方式。

人工智能数据可视化的未来

视觉分析可以与人类语音翻译软件一起使用，并有望发展成为更先进的应用程序。人工智能应用程序已经能够仅根据人类语音输入来呈现数字图像，这是一项了不起的壮举，未来几年可能会有更大的发展。未来，人工智能可以仅通过手势和语音命令与视觉系统进行交互。人工智能可用于仅根据文本提示生成全新的图像、字体、图片和艺术作品。

相反，AI 也可用于从给定图像生成文本信息。AI 可以快速掌握信息图中呈现的信息并总结内容。它可以从项目进度甘特图中回答有关项目进度的查询。AI 系统可用于增强和解释数据可视化的场景数不胜数。

人工智能和数据可视化的另一个可能含义是医学图像和可视化的自动处理。人工智能工具可用于解读医学数据（包括图像和非结构化数据），以得出准确的诊断。

AI 应用程序还可用于增强基于输入媒体文件的可视化。因此，AI 和数据可视化领域的发展可能会催生出能够像人类业务分析师、翻译、放射科医生等一样工作的 AI 应用程序。
结论

数据可视化是现代世界中讲述故事的最佳工具之一。它有助于传达由数据支持的想法。充分利用它将帮助您做出更好的决策，并为更多学习和更快发展打开大门。
数据可视化常见问题解答
什么是数据可视化？
数据可视化中使用了哪些常用技术？
数据可视化有哪些应用？
数据可视化如何使组织受益？
创建数据可视化时应该考虑什么？