Interaktiv modellanalys, processen för att förstå, diagnostisera, och förfina en maskininlärning modell med hjälp av interaktiv visualisering, är mycket viktigt för användare att effektivt lösa verkliga artificiell intelligens och data mining problem. Dramatiska framsteg inom big data analytics har lett till ett brett utbud av interaktiva modellanalysuppgifter. I detta dokument presenterar vi en omfattande analys och tolkning av detta snabbt växande område. Vi klassificerar specifikt det relevanta arbetet i tre kategorier: förståelse, diagnos och förfining. Varje kategori exemplifieras av den senaste tidens inflytelserika arbete. Möjliga framtida forskningsmöjligheter utforskas och diskuteras också.
Dessutom, inom ett särskilt område, såsom maskininlärning (ML), är det också representerat ur ett visuellt analysperspektiv som klassificerar det relevanta arbetet i ML-fält i tre kategorier: förståelse, diagnos och förfining REF.
Towards Better Analysis of Machine Learning Models: A Visual Analytics Perspective
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}