Världens datakorpora växer i storlek och komplexitet varje dag, vilket gör det allt svårare för experter att förstå sina data. Även maskininlärning erbjuder algoritmer för att hitta mönster i data automatiskt, kräver de ofta algoritm-specifika parametrar, såsom en lämplig distans funktion, som ligger utanför en domän expert. Vi presenterar ett system som gör det möjligt för en expert att interagera direkt med en visuell representation av data för att definiera en lämplig avståndsfunktion och därmed undvika direkt manipulation av trubbiga modellparametrar. Genom att anta ett iterativt tillvägagångssätt, antar vårt system först en enhetligt viktad Euclidean distans funktion och projicerar data i en tvådimensionell scatterplot vy. Användaren kan sedan flytta felaktigt placerade datapunkter till platser som återspeglar hans eller hennes förståelse av likheten mellan dessa datapunkter i förhållande till de andra datapunkterna. Baserat på denna indata utför systemet en optimering för att lära sig en ny distansfunktion och sedan återprojicerar data för att rita om scatterploten. Vi illustrerar empiriskt att med bara några få iterationer av interaktion och optimering, kan en användare uppnå en scatterplot-vy och dess motsvarande avståndsfunktion som speglar användarens kunskap om data. Dessutom utvärderar vi vårt system för att bedöma skalbarhet i datastorlek och datadimension, och visar att vårt system är beräkningseffektivt och kan ge en interaktiv eller nästan interaktiv användarupplevelse.
Dis-Function REF presenterar ett system för att lära sig avståndet mellan dataobjekt med både användarinmatning och fördefinierade mått.
Dis-function: Learning distance functions interactively
{'venue': '2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'journal': '2012 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}