1.1　为什么需要可视化

中国有古语“百闻不如一见”,即听别人描述一个物体多次不如自己亲自看一眼来得生动可靠。由此可见,人通过视觉所获得的信息量远大于语言的输入。在机器学习高度发展的今天,机器人对于图像、视频的综合理解仍然没有达到人们大脑的理解力。人强大的视觉处理能力结合合理的可视化方式,可以弥补机器分析的缺陷。以图1.1为例,在图1.1所示的数字中找出数字9出现的频次。

显然,通过人眼很难一眼得出答案。但可以通过简单的一个可视化技巧——涂色来完成上述数字9个数的快速发现,如图1.2所示。

另外一个很典型的例子——如果用户需要观看1个月的视频数据,如何快速看完所有视频并能从中发现相关的隐藏模式。

很显然大多数人会认为可以用深度神经网络直接对数据进行处理,训练和发现相关模式从而进行判定。然而,该方法过于复杂,实施起来需要大量的训练样本。