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模型无关的机器学习解释与诊断框架 (Manifold: A Model-Agnostic Framework for Interpretation and Diagnosis of Machine Learning Models)

随着人工智能的发展,机器学习的模型变得越来越复杂,它们难以理解且调试繁琐。迄今为止,几乎所有的可视分析方案均是针对单一模型或是仅仅分析结果,它们要么需要了解内部构造(例如对神经网络隐藏层进行可视分析),要么难以对比不同模型,并将分析结果返回模型中迭代。本文提出了一种可视化解决方案名为Manifold,它不用了解算法内部构造,仅关注输入与输出。该方案以散点图可视摘要+特征细化的方式,为用户提供了假设、推理、验证的工作流程,以帮助用户理解、调试复杂的算法,并且能比对同类问题(分类、回归的有监督学习)的多个算法。

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DXR:创建沉浸式数据可视化的工具(DXR: A Toolkit for Building Immersive Data Visualizations)

沉浸式技术,诸如虚拟现实和增强现实,已经为数据的展示、交互、探索提供了一种新型有效的形式。人们对沉浸式可视化与可视分析的应用产生了越来越多的需求,但目前为沉浸式环境构建应用程序和原型可视化设计仍然具有挑战性。现在大部分的沉浸式可视化应用都是依赖于Unity 3D环境编写的,多数编程人员还在编写底层代码进行数据解析、物体摆放和可视化映射等操作;同时,设计者需要在沉浸式环境中查看可视化,这导致迭代设计的效率十分低下。这篇文章[1]提出了DXR(Data visualization for eXtend Reality),一个开源的沉浸式可视化快速构建工具。该工具由大量的预制件和脚本包组成,如图1,能够为构建和重用三维可视化设计提供高级接口,用户可使用类似Vega-Lite的语法快速编写可视化映射,支持文本编辑器和内置原位GUI,并支持用户自定义marks和channels以满足更复杂的可视化设计。 继续阅读 »