: FDIVE lär sig att skilja mellan relevanta och irrelevanta data genom att iterativt förbättra klassificeringsmodellen genom att lära sig den bäst lämpade funktionsbeskrivningen och distansfunktionen. (1) Användarna uttrycker sin uppfattning om relevans genom att märka en uppsättning frågeobjekt, i detta fall bilder. (2) Dessa etiketter används för att rangordna alla likhetsåtgärder genom deras förmåga att skilja relevanta från irrelevanta uppgifter. (3) Systemet tillämpar den valda likhetsmåttet för att lära sig en självorganiserande karta (SOM)-baserad relevansmodell. Användarna utforskar och förfinar modellen genom att tillhandahålla relevanta etiketter i osäkra dataregioner, särskilt nära beslutsgränserna. Att upptäcka intressanta mönster i stora högdimensionella datauppsättningar är svårt på grund av deras dimensionalitet och mönster komplexitet. Därför kräver analytiker automatiskt stöd för utvinning av relevanta mönster. I denna uppsats presenterar vi FDIVE, ett visuellt aktivt inlärningssystem som hjälper till att skapa visuellt explorerbara relevansmodeller, med hjälp av att lära sig en mönsterbaserad likhet. Vi använder en liten uppsättning användartillhandahållna etiketter för att rangordna likhetsåtgärder, bestående av funktionsbeskrivning och avståndsfunktionskombinationer, genom deras förmåga att skilja relevanta från irrelevanta data. Baserat på den bäst rankade likhetsmåttet, beräknar systemet en interaktiv självorganiserande karta-baserad relevans modell, som klassificerar data efter klustertillhörighet. Det föranleder också automatiskt ytterligare relevans återkoppling för att förbättra dess noggrannhet. Osäkra områden, särskilt nära beslutsgränserna, lyfts fram och kan förfinas av användaren. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt i jämförelse med den senaste tekniken för urval av funktioner och visar nyttan av vårt tillvägagångssätt genom en fallstudie som klassificerar elektronmikroskopibilder av hjärnceller. Resultaten visar att FDIVE förbättrar både kvaliteten och förståelsen av relevanta modeller och kan därmed leda till nya insikter för hjärnforskning.
Nyligen, Dennig et al. REF föreslog ett system för att interaktivt lära sig den bästa kombinationen av funktionsdeskriptorer och en distansfunktion för mönsterskiljbarhet, förutsatt att det finns och användarens kunskap om funktionsdeskriptorerna.
FDive: Learning Relevance Models Using Pattern-based Similarity Measures
{'venue': '2019 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'journal': '2019 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}