인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 프로젝트에서 데이터 시각화는 매우 중요한 요소입니다. 데이터를 시각적으로 표현하면 패턴이나 트렌드를 쉽게 파악할 수 있고, 모델의 결과를 이해하기 쉽게 만들어줍니다. 이를 위해 bokeh라이브러리를 사용하면 Python에서 AI 및 ML 데이터를 멋지고 상호작용적인 그래프로 시각화할 수 있습니다.

bokeh란?

bokeh는 Python으로 데이터 시각화를 위한 인기 있는 라이브러리입니다. bokeh를 사용하면 다양한 유형의 그래프와 시각화를 생성할 수 있으며, 사용자가 웹 브라우저에서 상호작용할 수 있습니다. 이러한 상호작용은 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업에 매우 유용합니다.

설치

bokeh를 설치하려면 다음 명령을 사용합니다.

pip install bokeh

간단한 예제

이제 간단한 예제를 통해 bokeh를 사용하여 AI 및 ML 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보겠습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.io import output_notebook

# Jupyter Notebook에서 출력하기 위한 설정
output_notebook()

# 샘플 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# ColumnDataSource에 데이터를 추가
data = ColumnDataSource(data={"x": x, "y": y})

# figure 객체를 생성하고 데이터 적용
p = figure(title="AI & ML 데이터 시각화", x_axis_label="x", y_axis_label="y")
p.line(x="x", y="y", source=data)

# 그래프 출력
show(p)

위의 코드를 실행하면 간단한 선 그래프가 생성되고 Jupyter Notebook에서 출력됩니다.

추가적인 기능

bokeh는 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 예를 들어 scatter, bar, histogram, heatmap 등 다양한 차트 유형을 사용할 수 있습니다. 또한, 도구 상자를 추가하거나 툴팁을 사용하여 그래프에 대한 상호작용성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기능들은 AI 및 ML 데이터를 탐색하고 모델의 결과를 이해하는 데 도움을 줍니다.

결론

bokeh를 활용하여 AI 및 ML 데이터를 시각화하면 데이터에 대한 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. bokeh의 다양한 기능을 활용하면 상호작용적이고 동적인 그래프를 생성할 수 있어 데이터 분석 및 모델 평가에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.