São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning e deep learning nas visualizações de dados está mudando a forma como os analistas comunicam insights. Compreender a teoria das cores pode amplificar a eficácia dessas representações.
Arquitetura de modelo
O conceito de teoria das cores desempenha um papel fundamental na forma como os modelos são construídos e representados visualmente. Modelos complexos, como redes neurais convolucionais (CNN), precisam ser acompanhados por visualizações que os tornem mais acessíveis. Cores bem selecionadas não apenas embelezam, mas garantem que informações cruciais não se percam em meio a dados complexos.
Cores, como características, seguem as mudanças das emoções.
(“Colors, like features, follow the changes of the emotions.”)— Pablo Picasso
Treinamento e otimização
A escolha das cores é importante durante o processo de treinamento e otimização de modelos. Quando se utiliza um gradiente de cores que não apresenta bom contraste, a interpretação dos resultados pode ser comprometida. Discernir entre categorias usando uma paleta equilibrada aumenta a confiabilidade dos dados apresentados.
Cores que criam contrastes eficazes podem mudar como os stakeholders observam uma visualização. A forma como os dados são apresentados pode influenciar a tomada de decisão, tornando o uso da teoria das cores uma prática essencial em qualquer projeto de machine learning.
Resultados e métricas
Estudos mostram que a aplicação adequada da teoria das cores pode aumentar a compreensão e a retenção de informações em mais de 80%. Isso é evidente em benchmarks onde a precisão das análises visualizadas pode variar significativamente com o uso de paletas otimizadas.
Se sua análise importa, então a forma como você a apresenta também.
— Especialista em Visualização de Dados
As visualizações são ferramentas que, quando corretas, contam histórias poderosas. As decisões tomadas com base em gráficos mal elaborados podem levar a interpretações errôneas. Assim, a correta aplicação da teoria das cores em machine learning e deep learning não é apenas uma questão estética, mas sim uma necessidade funcional.
Para pesquisadores, o próximo passo é integrar a teoria das cores não apenas em visualizações de dados, mas também em interfaces de usuário, aumentando a acessibilidade e eficiência.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
