論文の概要: ANALYTiC: Understanding Decision Boundaries and Dimensionality Reduction in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05418v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 16:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:20:54.473978
• Title: ANALYTiC: Understanding Decision Boundaries and Dimensionality Reduction in Machine Learning
• Title（参考訳）: ANALYTiC:機械学習における決定境界と次元化の理解
• Authors: Salman Haidri
• Abstract要約: ANALYTiCは、ラベル付きデータの集合から学習することで、アクティブな学習を使用して、軌跡からのセマンティックアノテーションを推論する。 この研究は、運動データ分析の文脈における機械学習と視覚的手法のより広範な統合に向けた足掛かりとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The advent of compact, handheld devices has given us a pool of tracked movement data that could be used to infer trends and patterns that can be made to use. With this flooding of various trajectory data of animals, humans, vehicles, etc., the idea of ANALYTiC originated, using active learning to infer semantic annotations from the trajectories by learning from sets of labeled data. This study explores the application of dimensionality reduction and decision boundaries in combination with the already present active learning, highlighting patterns and clusters in data. We test these features with three different trajectory datasets with objective of exploiting the the already labeled data and enhance their interpretability. Our experimental analysis exemplifies the potential of these combined methodologies in improving the efficiency and accuracy of trajectory labeling. This study serves as a stepping-stone towards the broader integration of machine learning and visual methods in context of movement data analysis.
• Abstract（参考訳）: コンパクトでハンドヘルドなデバイスが登場したことで、追跡された動きデータのプールができ、それを使ってトレンドやパターンを推測できるようになりました。 動物、人間、車両等の様々な軌跡データの洪水により、ANALYTiCのアイデアは、ラベル付きデータの集合から学習することで、軌跡から意味的アノテーションを推論するアクティブラーニングによって生まれた。 本研究は,データ中のパターンやクラスタを強調表示し,現在あるアクティブラーニングと組み合わせて,次元削減と決定境界の適用について検討する。 これらの特徴を3つの異なる軌道データセットでテストし,ラベル付きデータの活用と解釈性の向上を目標とした。 実験により,これらの組み合わせ手法がトラジェクティブラベリングの効率と精度を向上させる可能性を実証した。 この研究は、運動データ分析の文脈における機械学習と視覚的手法のより広範な統合に向けた足掛かりとなる。

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