MLV Viewer

Le MLV Viewer permet aux chercheurs et ingénieurs de visualiser les sorties ML à plusieurs couches sans entraînement ni collecte de données. Il accepte des entrées CSV ou JSON structurées décrivant des métriques, des coordonnées et des relations, et prend en charge plusieurs types de visualisation tels que scatter, line, heatmap, matrix et parallel_coordinates. L’outil cible les chercheurs ML, les data scientists et les ingénieurs cherchant des visuals rapides et reproductibles à travers des expériences.

Conception, l’outil applique la normalisation et l’échelonnage, mappe les entrées sur les axes, attribue des cartes de couleurs perceptuellement uniformes et empile les couches de visualisation pour révéler des motifs transversaux. Il impose un schéma d’entrée unique afin que les utilisateurs puissent changer de type de visualisation sans reformater les données. Les fonctionnalités optionnelles incluent seuils, filtrage, échantillonnage et regroupement par couche pour se concentrer sur des zones d’intérêt.

Une valeur centrale réside dans la cohérence et l’automatisation : le visualiseur exporte des SVG pour les rapports et un résumé JSON avec des statistiques clés, permettant une intégration dans des tableaux de bord CI/CD et des pipelines ML. Il ne forme pas de modèles et suppose des données d’entrée propres.

Les differentiators comprennent le rendu multi-type à partir d’un seul schéma d’entrée, des rendus déterministes, des résumés exportables et des options de réduction légère, ce qui le rend adapté à une visualisation ML évolutive en recherche et en production.