Abstract-I detta papper beskriver vi en ny metod för att integrera interaktiv visuell analys och maskininlärning för att stödja insiktsgenerering av användaren. Det föreslagna tillvägagångssättet kombinerar datorns enorma sök- och processkraft med den mänskliga användarens överlägsna resonemang och mönsterigenkänningsförmåga. En evolutionär sökalgoritm har anpassats för att hjälpa till med den suddiga logiken formalisering av hypoteser som syftar till att förklara funktioner inuti multivariat, volymetrisk data. Hittills har användarna enbart förlitat sig på sin kunskap och expertis när de söker förklarande teorier. Det är dock ofta oklart om de valda attributintervallen representerar den verkliga förklaringen till egenskapen intresse. Andra val som döljs i det stora antalet datavariabler kan potentiellt leda till liknande egenskaper. I takt med att simuleringskomplexiteten ökar ställs användarna dessutom inför enorma flerdimensionella datamängder som gör det nästan omöjligt att hitta meningsfulla hypoteser alls. Vi föreslår en interaktiv cykel av kunskapsbaserad analys och automatisk hypotesgenerering. Med utgångspunkt från initiala hypoteser, skapade med länkning och borstning, styr användaren en heuristisk sökalgoritm för att leta efter alternativa eller relaterade hypoteser. Resultaten analyseras i informationsvisualiseringsvyer som är kopplade till volymåtergivningen. Individuella egenskaper och globala aggregat presenteras visuellt för att ge insikt i de mest relevanta aspekterna av de genererade hypoteserna. Detta nya tillvägagångssätt blir beräkningsbart genomförbart på grund av en GPU-implementering av de tidskritiska delarna i algoritmen. En grundlig utvärdering av söktider och bullerkänslighet samt en fallstudie av data från fordonsdomänen styrker nyttan med det föreslagna tillvägagångssättet.
uchs m.fl. REF föreslog ett system som integrerar interaktiv visuell analys och maskininlärning för att stödja insiktsgenerering.
Visual Human+Machine Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}