| Lautsprecher |
Transkript |
| Heidi Hardner |
Hallo, ich bin Heidi Hardner und spreche mit Ihnen aus Minneapolis, Minnesota. |
| Serkay Olmez |
Und hier ist Serkay Olmez, und ich wähle mich aus Longmont, Colorado ein. |
| Heidi Hardner |
Wir arbeiten bei Seagate Technology, wo wir beide seit langem JMP und JSL verwenden und JMP-Skripte mit unseren Kollegen teilen. Wir demonstrieren einige Anwendungsfälle von ???-Bildern in JMP-Datentabellen und stellen einige zugehörige JSL-Tools vor. |
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Bei Seagate durchlaufen die Aufzeichnungsköpfe eine Vielzahl von Fabrikprozessen, von der Waferherstellung bis zur Installation im Laufwerk. |
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Wir betrachten daher häufig sehr umfangreiche Daten, bei denen jeder Kopf eine Zeile ist und es viele, viele Spalten gibt. |
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Da viele der Prozesse Bilder erzeugen, die viele verschiedene Bilder pro Kopf enthalten können, oder wir möglicherweise sehr große Datenmengen von vielen Köpfen haben, die einen einzigen Prozess durchlaufen, sehen diese in Messbildern einander sehr ähnlich. |
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Bei unseren heutigen Download-Datensätzen handelt es sich nicht um Seagate-Bilder, sie weisen jedoch Ähnlichkeiten mit diesen Situationen auf und ich hoffe, dass Ihnen das Ziehen dieser Parallelen dabei hilft, Parallelen zu Ihren eigenen Anwendungsfällen zu ziehen. |
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JMP verfügt seit mehreren Jahren über Bilder und Datentabellen, und ich persönlich habe es nur langsam zu schätzen gelernt. |
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Ich hoffe, Sie erkennen in diesen Anwendungsfällen die verschiedenen Möglichkeiten, wie wertvoll es sein kann, insbesondere durch die flexible interaktive Verbindung von Bildern mit anderen Daten. |
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Ich möchte auch den Wert des Speicherns von Bildpfaden in der Tabelle hervorheben, insbesondere wenn Sie gemeinsame Pfade haben können. |
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Und schließlich teilen wir beide die JSL, die wir in den Begleitmaterialien demonstrieren. Das ist also eine wortwörtliche Zusammenfassung. Ein Verzeichnis dazu finden Sie am Ende dieser PowerPoint-Präsentation. |
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Ein Großteil der nützlichen Erkundungen im Zusammenhang mit Bildern ist recht einfach und unsere Skripte können ohne JSL-Kenntnisse verwendet werden. Sie enthalten jedoch auch eine breite Palette von Dingen, auf denen Sie in Ihren eigenen JMP-Skripten aufbauen können. |
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drei Dinge, die öffentlich zugängliche Bildpfade beinhalten, bis hin zu meinem zweiten Takeaway. |
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Die erste ist eine Datentabelle aus dem Mets-Onlinekatalog. Sie enthält Beispiele mit mehreren Bildern pro Objekt oder Zeile in der Datentabelle. |
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Das Stöbern in einem Katalog war für mich eine große Herausforderung, die ich wärmstens empfehlen kann. Der zweite Datensatz enthält Astronomiebilder. Sie stammen von Russ Durkee vom Shed of Science Observatory. |
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Es handelt sich um zeilenweise Messdaten, deren Bilder auf den ersten Blick sehr ähnlich sind. Beachten Sie daher die Parallelen zu dem, was ich gerade über unsere Anwendungsfälle für Daten aus der Aufzeichnungskopffabrik gesagt habe. |
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Und wenn wir schon von den Kaninchenlöchern sprechen, in denen ich mich befunden habe: Das dritte ist JSL, das die Omeka-API implementiert. |
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Zugriff auf wissenschaftliche Sammlungen online. Wir danken Dr. Heather Shirey für ihre Hilfe beim Zugriff auf diese Datenbanken. Ihr Urban-Art-Mapping-Projekt ist eine weitere spannende Sache, die Sie sich online ansehen sollten. |
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Der technische Punkt hierbei ist jedoch, dass jeder diesen Code verwenden kann, um die Datenbank abzufragen und Ergebnisse zu erhalten, die Bildpfade mit anderen Daten mischen, um die Art von Tabelle zu erstellen, auf der unsere Tools basieren. |
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Wir starten gleich mit einer Live-Demo in JMP. Bevor wir uns diese Art von Datensätzen ansehen: Was wäre, wenn Sie nur einen Stapel Bilder hätten? |
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Bildtabelle aus Ordnern. Und was das bedeutet, wir könnten einen Ordner auswählen. Ich habe einen Ordner mit einigen Beispielbildern aus dem |
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Met Katalogdaten. Und Sie können sehen, dass es einige Ordner hat, und wenn ich diesen Ordner auswähle, erhalte ich schnell eine Tabelle mit |
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In der Spalte alle diese Registerkarten zu den Bildern. Es wird nach Dateierweiterungen gesucht, von denen es glaubt, dass es sich um Bilder handelt, und es werden auch einige Ordner für |
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Sie wissen schon, die Unterordner als Attribute in den Daten. Wir haben ziemlich oft Anwendungsfälle, in denen die Ordnernamen aussagekräftige Attribute enthalten, die Sie in den Daten haben möchten. |
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Und dies ist ein Skript, das Sie in meiner Seagate-Version weiter anpassen können. Normalerweise habe ich eine Kopfkennung in den Dateinamen eingebettet, sodass ich eine Analyse dafür habe, die automatisch in meine persönliche Version dieses Skripts integriert ist. |
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Kommen wir nun zu einem unserer wichtigsten Beispieldatensätze. Dies sind die Museumsdaten, die ich erwähnt habe. Und da dieser Datensatz umfangreicher ist, sehen Sie, dass er |
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Es gibt eine Zeile pro Objekt, aber auch numerische Daten. Die Objekte werden aufgelistet. Es enthält eine Reihe von Attributdaten. Es gibt also eine Menge … |
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Ein umfangreicherer Datensatz. Wenn wir dann darüber scrollen, sehen Sie im Datensatz die Pfade zu den Bildern, die URLs, unter denen die Bilder |
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gehostet werden und Sie können sehen, dass es sich hier für einige der Zeilen um bis zu fünf verschiedene Bilder handelt. |
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Mein zweites Tool, die Bildtabelle „Importable Images“, bringt tatsächlich Bilder in die Tabelle und kann mehrere Pfade aufnehmen. Dies können auch lokale Pfade sein. Es muss keine URL sein. |
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Sobald die Demodaten freigegeben sind, können Sie … Das ist bereits erledigt. Ich wollte kurz darüber sprechen, was hinter den Kulissen passiert. |
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Wenn JMP ein Bild öffnet, das es erkennt, kann es sich um ein Bildobjekt handeln. Es gibt eine Reihe von JSL-Befehlsnachrichten, die das Bildobjekt verarbeiten kann, beispielsweise zum Ermitteln der Größe, Ermitteln der Pixel und Speichern des Bildes. Diese finden Sie im Code, den wir hier veröffentlichen. |
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Los geht's, ich möchte die Ergebnisse sehen. ...die Bilder in die Tabelle einfügen. Dieses Skript erledigt neben dem bloßen Einfügen der Bilder noch weitere Aufgaben. |
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Es ist... lassen Sie mich ein weiteres Beispiel für einen anderen Codeausschnitt dazu öffnen. Die Bilder werden also in eine Spalte eingefügt, eine Spalte vom Typ Ausdruck. Es wird also ein Ausdrucksdatentyp erstellt, in den die Bilder eingefügt werden. |
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Ich erstelle außerdem einen Eventhandler für diese Spalte. Dieser verwendet eine spezielle Nachricht für das Diagrammfeld. Fügt dem Bildobjekt ein Bild hinzu und fügt es direkt in das Diagrammfeld ein. Ich zeige Ihnen, was das bewirkt. Es ist … Klick-Eventhandler. |
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Und die Größe wird auch angepasst, sodass es höher geworden ist, um diesen etwas größeren Platz unterzubringen. |
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Das ist etwas, was Sie tun können, mein Skript macht das, aber auch standardmäßig, wissen Sie, wenn Sie Bilder einfügen, erhalten Sie möglicherweise etwas wirklich Kleines wie das hier, was cool sein könnte |
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zum Anzeigen eines großen Arrays, aber vielleicht ist es einfach gut zu wissen, dass es so aussieht, als ob ich nicht wüsste, wie ich meine Bilder jemals ansehen könnte. Sie sollen in JMP so klein sein, Sie können sie auch manuell vergrößern. |
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Und das Skript bettet sich auch in die Tabelle ein. Das ist eine nützliche Sache, die man wissen sollte, und die Logik hier ist, dass, wissen Sie, die |
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Die Datentabelle wurde wirklich groß, als wir alle diese Bilder eingebettet haben, und die vollständigen Bilder sind in |
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Die Daten für die vollständigen Bilder werden dabei eingebettet. Daher möchte ich diesen Datensatz möglicherweise an jemanden senden, der ihn abrufen kann, ohne etwas über mein spezielles Werkzeugmenü zu wissen. Er könnte dies ausführen, um die Bilder erneut zu importieren. |
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Beim Klicken wollte ich zeigen, dass beim Klicken darauf eine Vollbild- oder größere Version des Bildes angezeigt wird. |
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Wie bereits erwähnt, sind viele der Vorteile von Bildern in der Datentabelle auf die einfachen JMP-Explorationsfunktionen zurückzuführen. So kann ich beispielsweise diese Spalten neu anordnen. |
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Und wenn Sie sie einfach zu anderen Dingen verschieben, wird es interessanter sein, sich die gesamte Dateigrößentabelle anzusehen. |
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Und auf diese Weise kann ich einfach blättern, sortieren und hier sehen, dass ich die Bilder nach Anzahl sortiert habe oder die Zeile nach Anzahl der Bilder sortiert habe, das funktioniert. |
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Wenn ich also nach unten scrolle, kann ich visuell erkennen, dass ich durch die Neuanordnung und das Platzieren anderer interessanter Spalten neben diesen tatsächlich viele Bilder in einem Raster erhalten kann. |
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auf dem Tisch. Hier habe ich diese Gruppe und eine eigene Gruppierungsspalte erstellt. So konnte ich sie neu anordnen. Durch die Neuanordnung der Spalten konnte ich sie neben die Bilder legen. |
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falls ich das durch Scrollen überprüfen möchte. Das Verschieben, Sortieren und Neuanordnen ist also ein Teil des Guten daran, Bilder in einem |
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Tabelle. Einer meiner persönlichen Anwendungsfälle ist die Überwachung einiger wichtiger Messdaten, die aus Bildern stammen. In meinem Fall stammen sie tatsächlich aus einer Kombination verschiedener Bilder. |
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Und ich würde mir diese Daten ansehen oder nach Ausreißern und verdächtigen Modi suchen, die immer wieder in den Daten auftauchen. |
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Und in diesem Anwendungsfall hätte ich nicht 85, sondern Zehntausende von Zeilen, die ich mir ansehe, und die Bilder werden ein nützlicher Teil bei der Untersuchung sein, beispielsweise bei der Ermittlung, was mit den Daten nicht stimmt. |
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Hier ist ein Beispieldiagramm, das die Höhe mal Breite dieser Museumsobjekte zeigt. Und ich zeige Ihnen kurz, was Sie tun können. Mit einem Rechtsklick hier kann ich aus der ersten Spalte eine Beschriftung erstellen. |
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Wenn ich mir dann die Daten anschaue, kann ich feststellen, dass da etwas herausragt. Warum ist das so viel breiter als hoch? Nun, das war kein Fehler. Es ist wirklich ein breiter |
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Kunstwerke dort, also macht das Sinn. So kann ich, wissen Sie, eine Tatsache auftauchen lassen. Wenn ich viele verschiedene Dinge, die mich interessieren, in diesem Cluster hier unten habe, scheint es viel zu geben |
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von diesen Typen, die eine ähnliche Größe haben, scheint das vielleicht interessant zu sein. |
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Auch hier kann ich sie einzeln mit den Beschriftungen betrachten. Bei sehr großen Datenmengen kann ich aber auch andere explorative Aufgaben durchführen. Ich kann zu den Daten zurückkehren und mit F7 durchblättern. |
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für ausgewählte Dinge. Natürlich könnte ich mit ausgewählten Dingen einfach einige davon unterteilen, um, wissen Sie, zu erhalten |
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nur ein kleinerer Datensatz. Eines der explorativen Dinge, die ich zeigen möchte, eines meiner Lieblingsdinge, ist die Zeilenauswahl. |
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Ich könnte eine Namensauswahl und Spalten vornehmen. Nehmen wir also an, dies ist ein seltsamer Modus, und ich weiß bereits, dass ich ihn gerne „Oddballs“ nennen würde, wenn ich das mache. |
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Und ich sage: „Hey, das sind ein paar Sonderlinge in den Daten, die ich untersuchen möchte.“ Und am Ende bekomme ich hier eine Spalte mit Einsen und Nullen, die angibt, ob es sich um Sonderlinge handelt oder nicht. |
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Und das Nützliche daran ist, dass man sich einfach vorstellen kann, dass mein Datensatz wirklich groß ist. Und sie einfach durchzublättern, ist nicht so gut. |
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Und wenn es so groß ist, möchte ich die Bilder nicht darin haben. Ich möchte sie nicht extra importieren, das wäre unmöglich. Also bin ich wieder hier mit meinem Datensatz. |
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Und ich habe diese Sonderlinge, die mich interessieren. Und ich kann zu „Teilmenge“ gehen und anstatt sie alle in eine Teilmenge zu nehmen, sagen wir, es sind vielleicht Tausende in dieser Gruppe, kann ich diese Spalte zur Schichtung verwenden. |
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Hier könnte ich also sagen: „Ich habe nur 11 ausgewählt, also nehme ich fünf. Ich werde die Sonderlinge stratifizieren.“ |
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Ich erhalte fünf zufällig ausgewählte Sonderlinge und fünf Nicht-Sonderlinge. Ich kann sie sortieren und die Bilder zurückholen. Ich könnte also sagen: „Okay, ich möchte nur sehen, |
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Vielleicht möchte ich nur eins und zwei sehen, was auch immer, nur für den kleinen Satz. Also nochmal, hoffentlich zeigt das, wie das Ziehen entlang dieser Pfade selbst bei wirklich großen Datenmengen, bei denen es nicht sinnvoll erscheint, |
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Wenn ich die Bilder habe oder weiß, was möglich ist, könnte ich einfach eine Teilmenge davon erhalten. Dann könnte ich sie durchsuchen und herausfinden, was an den Sonderlingen anders ist. Ich kann sie dann aussortieren. |
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Nun möchte ich einen weiteren Anwendungsfall zeigen. |
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In diesem Anwendungsfall lernte ich, Bilder mithilfe von Deep Learning zu klassifizieren und so weiter. |
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in diesem Fall, wissen Sie ... ist mir wirklich deutlich aufgefallen, dass die Bilder im wahrsten Sinne des Wortes die Daten sind. |
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Hier ist ein Beispiel dafür. In meinem Fall sehe ich natürlich verschiedene Ansichten einer Aufnahme. Ich habe versucht, diese verschiedenen Ansichten zu klassifizieren. |
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Richtiges Gefühl??? und einige oder etwas anderes, das sich auf einen anderen Teil des Kopfes konzentriert. Und hier simuliere ich das mit unserer Katzenstatue aus den Kunstdaten und kategorisiere sie. Hier ist die Rückseite, nach rechts gerichtet, nach vorne gerichtet und so weiter |
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Sie wissen, dieses, dieses, dieses ganze Projekt des maschinellen Lernens findet nicht in JMP statt, aber es besteht dort Bedarf |
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Für dieses Python-TensorFlow-Kategorisierungsprodukt werden Trainingsdaten bereitgestellt. Die Ergebnisse werden schließlich in Form von verschachtelten Dateien in Ordnern ausgewertet. Lassen Sie mich kurz ein weiteres unserer Tools vorstellen. Dieses Bild |
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Los geht's. Bildtabelle. Diese Werkzeuge. |
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Zwei Ordner und hier ist ... ich kann die Bilder auswählen. |
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Dies sind die Pfade oder Bilder in der Datentabelle und ich kann einige Attributspalten auswählen und diese in |
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Dateiordner für verschachtelte Dateiordnerkategorien. Hier werde ich es anweisen, meine Dateinamenspalte als Namen zu verwenden. |
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Ich kann grundsätzlich ein Präfix verwenden oder die Größe ändern. Die Größenänderung ist ein weiterer wichtiger Aspekt dieses maschinellen Lernens. Ich habe mein Modell so eingerichtet, dass es Bilder einer bestimmten Größe hochlädt. Sobald dies funktioniert, werden meine Bilder gesendet. |
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in den Ordner. |
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da, wo es hingegangen ist, herrscht ein Durcheinander. |
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Lassen Sie es mich noch einmal machen. Die Bilder ... Bildtabelle zu Ordnern. |
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Ich glaube, ich habe auf das Falsche geklickt. Ich habe hier meinen Ordner mit den Machine-Learning-Bildern, in den ich diese schnell einfügen möchte. |
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Überarbeiten Sie das. |
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Klicken Sie auf die Dateinamen. |
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Und es wird sie im Ordner anordnen. |
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Hier habe ich also meine Test- und Trainingsdatensätze. Ups, ich habe das Falsche für meine Kategorien ausgewählt. Kategorisieren wir sie nach den Elementen, die ich in den Spalten ausgewählt habe. |
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Die Idee dahinter ist, dass ich meine kategorisierten Daten in die Dateiordnerstruktur einfügen muss. |
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Und außerdem ist es nützlich, dies in den Daten in JMP in der Datentabelle zu tun, also ist es nützlich, sich dieses Kategorientraining auszudenken. |
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Gruppen in JMP. Ich habe bereits gezeigt, dass wir die Schichtung durchführen können, und hier ist ein weiteres Beispiel, bei dem, da ich die Daten habe, die anderen Datenspalten, wie die Abteilung, in der |
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im Datensatz. Ich kann zurückgehen und sehen, ob ich meinen Test- und Trainingsdatensatz ausgewogen aufgeteilt habe. Wenn ich also beispielsweise ägyptische Kunst habe, habe ich bei ägyptischer Kunst gute Arbeit geleistet. |
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Teilweise in der Aufgabe, teilweise im Training, weniger in der anderen Kategorie. In JMP weiß ich also, dass ich die anderen Daten habe |
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Spalten. Sie sind praktisch, um mein Test-Trainingsset zu bilden, sicherzustellen, dass ich ausgewogene Gruppen habe. Außerdem kann ich diese Tabelle speichern und habe einen Überblick über den Inhalt der ... |
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Was in der Ausbildung stand, die ich absolviert habe. So viel dazu. Das Letzte, was ich dazu sagen wollte, ist, dass diese Museumsdaten nicht wirklich gut erfassen |
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Die Idee, dass Messbilder alle sehr ähnlich aussehen. Da diese Katzen alle so einzigartig sind, müssen Sie beim Scrollen hier vielleicht genau hinschauen, um zu sehen, |
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wissen Sie, ist das die Rückseite einer Katze oder die Vorderseite mit abgenutztem Gesicht oder was auch immer, und |
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Ich werde mehr über den Fall sprechen, in dem Messbilder einander sehr ähnlich sind. Es ist möglicherweise sehr nützlich, sie einfach mit bloßem Auge durchzublättern. Anschließend hören wir von Serkay und seinem PowerPoint-Tool. |
| Serkay Olmez |
Okay, dann lass mich meinen Bildschirm freigeben. |
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In Ordnung. |
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Ich werde also über ein Skript sprechen, mit dem Benutzer in einer JMP-Tabelle aufgelistete Bilder in PowerPoint einfügen können. |
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Sie möchten also die Bilder aus den in der Tabelle aufgeführten Links sammeln und sie mit einer Vorlage Ihrer Wahl in PowerPoint einfügen. So können Sie diese Tabelle mit dem erstellen |
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Codeausschnitte, die Heidi bereits gezeigt hat, und dieses Skript geht davon aus, dass Sie bereits eine Tabelle haben und dass sich dort die Links befinden. |
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Und ich werde einfach das Skript ausführen und Ihnen sagen, was das Skript macht. |
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Wenn ich das ausführe, wird eine Oberfläche angezeigt, in der Sie Spalten als Attribute auswählen können. Zunächst müssen Sie den Bildpfad auswählen, damit JMP weiß, woher die Bilder stammen sollen. |
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Sie können auch Beschriftungen hinzufügen. Diese Beschriftungen werden als Spalten in PowerPoint eingefügt, und Sie können auch das gewünschte Layout in PowerPoint festlegen. Ich zeige hier nur ein Raster. |
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Layout zuerst. In diesem Fall gibt es also vier Spalten und zwei Zeilen. Und Sie klicken auf „Exportieren“. Das führt dazu, dass PowerPoint gestartet wird und PowerPoint |
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Gehen Sie und sammeln Sie diese Bilder. Die Folien werden dann erstellt. Das dauert 10 bis 20 Sekunden, weil 20 Bilder von einem Server abgerufen werden. |
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Sobald dies abgeschlossen ist, erhalten Sie eine PowerPoint-Präsentation mit einer übersichtlichen Struktur. Und diese Spalten, denken Sie daran, stammen aus den Spalten, die Sie zu Beginn in der Benutzeroberfläche ausgewählt haben. So erhalten Sie diese schnell und können sie natürlich ändern. |
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das Layout hier. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie möchten |
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etwas anderes. Hier ist diese Layout-Auswahl. Nehmen wir an, Sie möchten eine Zeile erstellen und darunter etwas Platz lassen, um Kommentare einzutragen. Sie können das einfach erneut ausführen. |
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Anschließend teilt JMP PowerPoint mit, wie das Layout eingerichtet werden soll. Sobald dies abgeschlossen ist, wird pro Folie eine Zeile für Bilder angezeigt. |
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Sieht so aus und |
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Eine weitere Funktion des Skripts ist die Aufteilung Ihrer Folien in Kategorien. Oder vielleicht gibt es ein Top-Attribut in Ihren Daten und Sie möchten... Sie möchten eine neue Folie beginnen |
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Wenn sich dieses Attribut ändert. Nehmen wir zum Beispiel das Medium und fügen es in Folienbeschriftungen ein, sodass oben Folienbeschriftungen erstellt werden. Das ist wie bei Titeln. |
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Außerdem wurde diese kleine PowerPoint-Präsentation in Kategorien unterteilt. Jedes Mal, wenn sich das Medienattribut ändert, wird eine neue Folie gestartet. Wenn ich das mache, |
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Es wird dasselbe in 10-20 Sekunden erneut tun. Nun werden sie in verschiedene Kategorien gruppiert. So erhalten Sie ein schönes Layout |
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Foliensatz, |
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Welche werden aufgeteilt? Beispiel: Sie haben eine Folie für Medium, die Messing entspricht. Sie erhalten eine für Bronze, und davon scheint nur ein Eintrag vorhanden zu sein. Ich habe ??? Zeilen in den Daten ausgewählt, und dort wird Keramik usw. angezeigt. Dadurch werden die Folien getrennt. |
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Als letztes möchte ich zeigen, dass manche Leute ein etwas komplizierteres Layout wünschen. Beispielsweise eine Vorlage, bei der sie ein Bild betrachten möchten. |
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in größerem Maßstab, so dass sie ein großes Bild links platzieren möchten, vielleicht noch ein paar mehr rechts. So können Sie solche komplizierten Vorlagen erstellen |
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Indem Sie ein anderes Layout auswählen, werden diese über Skripte erstellt. Ich hatte dieses Layout von groß nach klein. Links befindet sich ein großes Bild, rechts zwei kleine. Wenn Sie das also einfach tun, |
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Es wird dasselbe tun, aber jetzt mit einem anderen Layout. |
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Ich gebe ihm 10 bis 20 Sekunden Zeit, um die Folien zu erstellen. |
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So, bitte. Also ein großes Bild auf der linken Seite und zwei kleine auf der rechten Seite. |
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Und zum Schluss zeige ich Ihnen, wie Sie das Tool anpassen. Wir werden es als Teil dieses umfangreichen Add-Ins veröffentlichen, das alle Bildbearbeitungsfunktionen übernimmt. Wenn ich das hier kurz öffne, |
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Dies ist benutzerdefiniert, sodass Benutzer die Spalten, die sie automatisch in Rollen einfügen möchten, ändern können. Und so |
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Benutzer können es für sich selbst anders gestalten. Und eine letzte Sache, die ich erwähnen möchte, sind die speziellen Vorlagen. Diese Vorlagen |
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Ich habe nur eine große bis kleine Variante gezeigt. Diese werden von Skripten erstellt, die außerhalb des Tools liegen. Daher werden wir zwei davon bereitstellen. Die Idee ist jedoch, dass der Benutzer, wenn er erfahren genug ist, entwickeln kann |
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seine eigene Vorlage und legt sie in das Tool ein und das Tool erkennt sie, oder der Entwickler kann immer mehr Vorlagen entwickeln |
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Spezifiziert...spezifisch für bestimmte Kunden oder bestimmte Benutzer. Das wird Teil des Add-Ins sein, das wir veröffentlichen werden. Das ist alles, was ich habe. Heidi kann es zurücknehmen. |
| Heidi Hardner |
Okay, okay. |
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Tut mir leid. Ich bin zurück und |
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jetzt betrachten wir einen anderen Datensatz. Diese Astronomiebilder von Shed of Science. |
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Und wie angekündigt, sind diese Bilder mehr... es sind Messbilder, und Sie sehen hier einen Teil des Nachthimmels in diesem sehr kleinen Bild. Und selbst bei dieser sehr kleinen Größe und dem Umfang der Bilder, |
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Sie können dort Bewegung sehen. Und Sie können einige anomale Dinge sehen, wie hier, wenn etwas auftaucht. |
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Und genau darauf wollte ich hinaus, als ich mir „Classify“ für mein Machine-Learning-Projekt ansah und Bilder sah, die einander nominell sehr, sehr ähnlich sahen. Es ist sehr einfach, durchzublättern und etwas Anomales wie das hier zu entdecken. |
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Aber ich werde das Ganze noch anschaulicher demonstrieren. Wir vergrößern das Ganze und scrollen noch einmal durch. Lassen Sie mich kurz |
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Beschreiben Sie, was wir sehen werden. Hier sehen Sie die Weißintensität dieser Bilder als Funktion der Zeit. Sie sind hier zeitlich geordnet, wenn wir durch sie scrollen. |
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Und eine Sache werden Sie nicht sehen, sie ist mit bloßem Auge kaum erkennbar: dieser große, langsame Trend hier in der Intensität. |
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Wir haben die Beschriftungen aktiviert. Hier sehen Sie wieder, wie Sie Beschriftungen verwenden, um zu erkennen, ob die Intensität sehr hoch ist. Das liegt daran, dass sich über die 60-Sekunden-Belichtungen ein Streifen erstreckt, der in diesen Bildern vorbeizieht. Wir können auch die Unebenheiten in den Daten erkennen. Und dort sehen Sie die |
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Das Teleskop hat sich verschoben, der Hintergrund bewegt sich ein wenig und setzt sich zurück. Das sehen Sie, wenn wir durchblättern. Nur eine kleine Vorschau. |
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Ich werde zeigen, wie man das viel weiter vergrößert, sodass wir sogar innerhalb der Datentabelle eine ziemlich große Ansicht der Bilder sehen können, nur ein bisschen größer. |
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Und beginnen Sie zeitlich ganz von vorne. Beobachten Sie diesen Punkt, beobachten Sie dieses Objekt, während wir durch die Daten scrollen. |
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Und hoffentlich können Sie sehen, wie es sich vor den Sternen im Hintergrund nach links bewegt. Und das ist ein Asteroid, 2171 Kiew. |
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Das heißt, wir sehen, dass dies eine echte Absicht dieser Messbilder war. Wir haben also lediglich eine grafische Demonstration erstellt, die unter den richtigen Umständen das einfache Scrollen durch die Bilder in der Tabelle ermöglicht. |
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Bildtabellenannotation. Dies ist also für den umgekehrten Fall gedacht, wenn Sie wirklich nur Bilder einzeln untersuchen möchten. |
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Wenn Sie darauf klicken, haben Sie erneut die Wahl, den Pfad oder die eingebetteten Bilder zu verwenden. |
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Sie haben die Möglichkeit, eine Art Kennung zu verwenden, bei der wir das Datum hier einfügen, oder Sie erhalten einfach eine Zeilennummer und Sie können ein weiteres Attribut haben, lassen Sie uns das Teleskop hier einfügen, |
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auf den Daten. Und was das bewirkt, ist, dass es ein kleines Markup-Tool bildet und dieses Tool ermöglicht es Ihnen |
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Nehmen Sie einige allgemeine Klassifizierungen vor. Dies ist eine Drei, hier könnte etwas stehen. Irgendeine Art von Kommentar zu den Daten. |
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Außerdem habe ich ein Fadenkreuz, mit dem ich messen kann. Es misst in Pixeln auf dem Bild und bewegt das Fadenkreuz, um die Positionen aufzuzeichnen. |
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Delta und Pixel, wenn ich auf „Aufzeichnen“ klicke. Bevor wir das tun, wissen Sie, dass es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, mit kommerziellen |
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Ein Grund, dies in JMP zu tun, liegt unter anderem darin, dass Sie neben dem Bild auch alle anderen Daten in der Tabelle haben. |
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Es wird hier eigentlich nur durch diese eine Spalte dargestellt. Aber auch das ist etwas, das sich gut anpassen lässt. In meiner eigenen kleinen Version betrachte ich Bilder |
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Und ich drucke hier in dieser Ansicht eine kleine Karte, die zeigt, wo sich der Kopf auf dem Wafer befand, oder verschiedene andere Daten. Oder vielleicht waren im Bildrezept die Abmessungen angegeben, die ich überprüfen kann. |
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Ist es überhaupt möglich, Bild und Elemente zu verknüpfen? Wenn wir dann auf „Aufzeichnen“ klicken, passiert Folgendes: Wir gehen nach rechts. Wir sehen, wie sie Spalten hinzufügen und |
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(Die Spalten sind so hoch, wir verkleinern sie ein wenig.) |
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Sie sehen hier in Zeile 3, was aufgezeichnet wurde. Nein, ich möchte das weiße Fadenkreuz nicht verschieben, daher erhalte ich einen vertikalen Abstand und die Positionen des Fadenkreuzes. Meine Kommentare und Klassifizierungen bleiben wieder in der richtigen Zeile der Tabelle hängen. |
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Außerdem sehen wir hier eine weitere Spalte mit Bildern. Hier habe ich einige Bilder eingefügt, die JMP-Diagramme sind. JMP-Diagramme können Bilder sein. |
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In der Datentabelle, die wir teilen, habe ich Code eingebettet. Sie sehen hier, wie diese Bilder erstellt werden. Dabei wird die Nachricht „Get Pixels“ für die Bilder verwendet. |
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eine Matrix der Daten zu erhalten, einen Abschnitt entlang der Asteroidenbewegung herauszuschneiden und die Intensität zu mitteln. Sie können durchblättern und sehen |
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Der Gipfel bewegt sich in diesen Bildern. Aber der eigentliche Punkt war für mich, dies nur zu erwähnen. |
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Einige unserer Anwendungsfälle, die wir bei Seagate ständig haben, sind eine Datenzeile für einen Kopf und die darin enthaltenen Werte, wie z. B. eine Spitzenfrequenz, die aus einem gesamten Spektrum stammt, oder ein optimaler Wert, der aus einem Optimierungsdurchlauf stammt usw. und |
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Diese Sweeps könnten tatsächlich zu Bildern in den Daten werden. Und natürlich gibt es gute Gründe, warum wir diese Art der Merkmalsextraktion bei Bildern oder komplexen Kurven durchführen. |
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Die einfachen Werte wie die Häufigkeit können direkter in einer Vielzahl von JMP-Analysen verwendet werden, wie |
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Die statistischen Plattformen von JMP, aber ich hoffe, dass wir beide gezeigt haben, dass Sie sogar noch viele nützliche Dinge tun können, wenn Sie die Bilder in Bezug auf eine Reihe anderer Datenspalten in die Tabelle einfügen. |
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Insbesondere, wissen Sie, ich hoffe, dass Sie beim Betrachten von Diagrammen als Bilder vielleicht sofort an Serkays PowerPoint-Demo zurückdenken, und Diagramme sind Dinge, die man in PowerPoint auf bestimmte Weise anordnet. |
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Wir hoffen, dass die verschiedenen JSL-Elemente, die wir Ihnen vorgestellt haben, für Sie nützlich sind und Sie dazu inspirieren, selbst mehr mit Bildern zu machen. Danke. |
