MLV Viewer

El MLV Viewer permite a investigadores e ingenieros visualizar salidas de ML en múltiples capas sin entrenamiento ni recolección de datos. Acepta entradas estructuradas CSV o JSON que describen métricas, coordenadas y relaciones, y admite tipos de visualización como scatter, line, heatmap, matrix y parallel_coordinates. La herramienta se dirige a investigadores ML, científicos de datos e ingenieros que buscan visuales rápidos y reproducibles a través de experimentos.

Conceptualmente, la herramienta aplica normalización y escalado, asigna entradas a ejes, utiliza mapeos de color perceptualmente uniformes y apila capas de visualización para revelar patrones transversales. Requiere un esquema de entrada único para que los usuarios puedan cambiar de tipo de visualización sin reformatear los datos. Las características opcionales incluyen umbrales, filtrado, muestreo y agrupamiento por capa para enfocar áreas de interés.

Un valor central es la consistencia y la automatización: el visualizador exporta SVG para informes y un resumen JSON con estadísticas clave, permitiendo integración en tableros CI/CD y pipelines ML. No entrena modelos y asume datos de entrada limpios.

Diferenciadores clave: renderizado de múltiples tipos desde un único esquema de entrada, renderizado determinista, resúmenes exportables y opciones ligeras de reducción, adecuadas para visualización ML escalable en investigación y producción.