MLV Viewer

MLV Viewer gør det muligt for forskere og ingeniører at visualisere ML-udgange på tværs af lag uden træning eller dataindsamling. Den accepterer strukturerede CSV- eller JSON-inputs, der beskriver metrics, koordinater og relationer, og understøtter visualiseringstyper som scatter, line, heatmap, matrix og parallelle koordinater. Værktøjet henvender sig til ML-forskere, datafolk og ingeniører, der søger hurtige, reproducerbare visuals på tværs af eksperimenter.

Konceptuelt anvender værktøjet normalisering og skalering, kortlægger input til akser, tildeler perceptuelt ensfarvede farvekort og stapler visualiseringslag for at afsløre krydsende mønstre. Det kræver enhedligt inputskema, så brugere kan skifte visualiseringstype uden at omformatere data. Valgfrie funktioner omfatter tærskler, filtrering, downsampling og per-lag gruppere for at fokusere på interesseområder.

Et kerneværdi er konsistens og automatisering: visualiseren eksporterer SVG'er til rapporter og en JSON-sammenfatning med nøglemetrikker, der kan bruges i CI/CD-dashboard og ML-pipelines. Den træner ikke modeller og forudsætter ren inddata.

Unikke kendetegn inkluderer multi-type rendering ud fra en enkelt input-skema, deterministisk rendering, eksportérbare sammenfatninger og lette reduktioner, hvilket gør den egnet til skalerbar ML-visualisering i forskning og produktion.