論文の概要: Visual Knowledge Discovery with Artificial Intelligence: Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01296v1
• Date: Tue, 3 May 2022 04:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 23:06:38.625716
• Title: Visual Knowledge Discovery with Artificial Intelligence: Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた視覚知識発見:課題と今後の展望
• Authors: Boris Kovalerchuk, R\u{a}zvan Andonie, Nuno Datia, Kawa Nazemi
• Abstract要約: 統合ビジュアル知識発見は、人工知能/機械学習(AI/ML)と可視化の進歩を組み合わせたものだ。 章に含まれるのは、選択されたAIおよびVisual Analytics論文の拡張バージョンと、関連するシンポジウムである。 我々は、ビジュアルアナリティクス、ビジュアルナレッジディスカバリ、AI/MLの分野における課題と今後の方向性を示し、ビジュアルAI/MLにおける可視化の役割について議論することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.713187709645226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This volume is devoted to the emerging field of Integrated Visual Knowledge Discovery that combines advances in Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) and Visualization/Visual Analytics. Chapters included are extended versions of the selected AI and Visual Analytics papers and related symposia at the recent International Information Visualization Conferences (IV2019 and IV2020). AI/ML face a long-standing challenge of explaining models to humans. Models explanation is fundamentally human activity, not only an algorithmic one. In this chapter we aim to present challenges and future directions within the field of Visual Analytics, Visual Knowledge Discovery and AI/ML, and to discuss the role of visualization in visual AI/ML. In addition, we describe progress in emerging Full 2D ML, natural language processing, and AI/ML in multidimensional data aided by visual means.
• Abstract（参考訳）: このボリュームは、人工知能/マシンラーニング(AI/ML)と可視化/ビジュアルアナリティクスの進歩を組み合わせた、統合ビジュアル知識発見の新興分野に特化している。 章に含まれるのは、選ばれたAIおよびビジュアルアナリティクス論文の拡張版と、最近の国際情報可視化会議(IV2019、IV2020)の関連シンポジウムである。 AI/MLは、人間にモデルを説明するという長年にわたる課題に直面している。 モデルの説明は基本的に人間の活動であり、アルゴリズムによるものではない。 この章では、ビジュアル分析、ビジュアル知識発見、AI/MLの分野における課題と今後の方向性を示し、ビジュアルAI/MLにおける可視化の役割について議論する。 さらに,視覚支援による多次元データにおける新たな2次元ml,自然言語処理,ai/mlの進歩について述べる。

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