論文の概要: General Line Coordinates in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13014v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 17:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 21:08:57.553570
• Title: General Line Coordinates in 3D
• Title（参考訳）: 一般線3次元座標
• Authors: Joshua Martinez, Boris Kovalerchuk,
• Abstract要約: 3Dビジュアライゼーションにおける解釈可能なインタラクティブな視覚パターン発見は、機械学習を前進させる有望な方法である。 GLC (3D General Line Coordinates) 可視化空間で行われ、3D内のすべてのn-D情報を保存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9465623430708905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretable interactive visual pattern discovery in lossless 3D visualization is a promising way to advance machine learning. It enables end users who are not data scientists to take control of the model development process as a self-service. It is conducted in 3D General Line Coordinates (GLC) visualization space, which preserves all n-D information in 3D. This paper presents a system which combines three types of GLC: Shifted Paired Coordinates (SPC), Shifted Tripled Coordinates (STC), and General Line Coordinates-Linear (GLC-L) for interactive visual pattern discovery. A transition from 2-D visualization to 3-D visualization allows for a more distinct visual pattern than in 2-D and it also allows for finding the best data viewing positions, which are not available in 2-D. It enables in-depth visual analysis of various class-specific data subsets comprehensible for end users in the original interpretable attributes. Controlling model overgeneralization by end users is an additional benefit of this approach.
• Abstract（参考訳）: ロスレス3Dビジュアライゼーションにおける解釈可能なインタラクティブな視覚パターン発見は、機械学習を前進させる有望な方法である。 これにより、データサイエンティストではないエンドユーザが、セルフサービスとしてモデル開発プロセスをコントロールできるようになる。 GLC (3D General Line Coordinates) 可視化空間で行われ、3D内のすべてのn-D情報を保存している。 本稿では,3種類のLCC: Shifted Paired Coordinates (SPC), Shifted Tripled Coordinates (STC), General Line Coordinates-Linear (GLC-L) を組み合わせた対話型視覚パターン探索システムを提案する。 2次元ビジュアライゼーションから3次元ビジュアライゼーションへの移行により、2次元よりも視覚的なパターンがより明確になり、また、2次元では利用できない最高のデータ表示位置を見つけることもできる。 元の解釈可能な属性のエンドユーザーにとって理解しやすい、様々なクラス固有のデータサブセットの詳細なビジュアル分析を可能にする。 エンドユーザーによるモデルオーバージェネリゼーションの制御は、このアプローチのさらなる利点である。

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