Apresentações de pesquisa em ML
Mostre para os stakeholders como a acurácia do modelo melhora ao longo das iterações de treino. Deixe métricas complexas mais fáceis de entender tanto para públicos técnicos quanto não técnicos.
Modelo de Gráfico IA
Diagrama de Pipeline de Machine Learning
Visualize cada etapa do seu fluxo de ML — da coleta de dados até a implantação — com um gráfico de linhas multissérie que acompanha, ao mesmo tempo, a acurácia do modelo, o loss de treino e a qualidade dos dados.
Chart preview
Diagrama de Pipeline de Machine Learning
Visualize cada etapa do seu fluxo de ML — da coleta de dados até a implantação — com um gráfico de linhas multissérie que acompanha, ao mesmo tempo, a acurácia do modelo, o loss de treino e a qualidade dos dados.
Acurácia do Modelo (%)8 items
Perda no Treinamento (Loss)8 items
Qualidade dos Dados (%)8 items
Template
O que este template oferece
Um template de gráfico de linhas pronto para usar que mapeia as 8 etapas de uma pipeline de machine learning, com três métricas-chave plotadas em conjunto para você entender a evolução do modelo de forma imediata.
- Gráfico de linhas com três séries: acurácia do modelo, loss de treino e score de qualidade dos dados
- 8 etapas da pipeline, da coleta de dados até a implantação em produção
- Séries com cores e estilos distintos (linhas contínuas e tracejadas) para melhorar a leitura
- Marcadores por ponto e legenda para visualizar com precisão os valores em cada etapa
- Labels das etapas, valores das métricas e paleta de cores totalmente editáveis
Use cases
Melhores casos de uso
Relatórios de desenvolvimento de modelos
Documente seus treinos e resultados de ajuste de hiperparâmetros em uma única visualização. Compare a queda do loss e a evolução da acurácia em cada etapa da pipeline.
Portfólio de Data Science
Destaque o seu projeto de ponta a ponta em um gráfico limpo e profissional. Mostre que você domina toda a pipeline — dos dados crus até o ambiente de produção.
Revisões de sprint do time
Acompanhe o progresso do time em cada fase da pipeline durante sprints ágeis. Identifique rapidamente quais etapas trouxeram mais ganho e onde ainda existem gargalos.
Customize
Como personalizar
Troque as etapas da pipeline
Edite as categorias do eixo X para refletir o seu fluxo de trabalho em ML — substitua etapas genéricas por fases do seu projeto, como “Cross-Validation”, “A/B Testing” ou “Monitoring”.
Atualize os valores das métricas
Insira seus valores reais de acurácia, loss e qualidade para cada etapa. O gráfico atualiza na hora, facilitando refletir os resultados dos experimentos.
Ajuste cores e estilos das linhas
Altere as cores para combinar com a sua marca ou com o tema da apresentação. Você pode alternar entre estilos contínuo, tracejado ou pontilhado para diferenciar as métricas rapidamente.
Principais benefícios
- Comunica métricas complexas de ML com clareza para públicos técnicos e não técnicos
- Economize horas de setup com um template já estruturado para pipeline de ML
- Identifique tendências de desempenho e “viradas” do modelo em cada etapa da pipeline instantaneamente
- Exporte em alta qualidade como PNG ou SVG para slides, artigos e relatórios para clientes
Dicas rápidas
- Mantenha o loss de treino em linha tracejada para ele continuar visualmente distinto das linhas contínuas de acurácia e qualidade — especialmente útil em impressões em preto e branco.
- Adicione uma anotação no estágio “Model Training” para destacar a transição do trabalho de preparação dos dados para o aprendizado ativo do modelo.
- Se quiser colocar as três métricas no mesmo eixo, normalize os valores do loss para uma escala de 0 a 100 — isso facilita a comparação lado a lado dos padrões.
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Crie o seu próprio diagrama de pipeline de ML
Insira as etapas e métricas da sua pipeline — e gere em segundos um gráfico de linhas pronto para publicação, sem precisar de habilidades de design.
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