[Все мнения являются моими собственными. Это исследование спонсировалось командой Microsoft AI Platform UX Design.]
Несколько дней назад я принял участие в IEEEVIS с 20 по 25 октября в Ванкувере. На конференции были представлены многочисленные исследования в контексте визуализации во множестве областей посредством основных докладов, семинаров, учебных пособий, презентаций, выставок и панельных докладов.
Одной из самых горячих тем, несомненно, была «AI/ML + визуализация». Что меня привлекло, так это то, что я смог за несколько дней быстро просмотреть широкий спектр текущих дискуссий в области ИИ/МО, охватывающих «роль и метод визуализации для интерпретируемости, объяснимости и оценки систем МО». , «предвзятость, вызванная системами машинного обучения», «справедливость ИИ» и многое другое. На протяжении всего процесса я наблюдал значительное количество содержательных открытых вопросов, таких как «Похоже, что более тесное сотрудничество между инженерами, учеными и дизайнерами имеет важное значение. Если да, то как определить роль дизайнеров в завуалированных исследованиях? Кроме того, каковы будут его синергетические эффекты? (личное любопытство)», «Какая разница между аналитикой данных и методами интерпретации/оценки систем ML?», «Редактируемость алгоритмов нейронных сетей», «Способы оценить доверие человека к сгенерированным алгоритмам ML» и многое другое. Между тем, новый основной доклад был «Увеличение масштаба: функции и схемы как базовая единица нейронных сетей», представленный Крисом Олахом из Open AI. Он утверждал, что методы визуализации начинают открывать богатый мир взаимодействующих функций внутри нейронных сетей подобно тому, как микроскоп открыл клеточную биологию, которая начала характеризовать и понимать определенные белки и генетические цепи. Эта интригующая точка зрения позволила мне сделать шаг вперед к пониманию квинтэссенции принципа нейронной сети, напомнив мне о моих исследованиях в бакалавриате в области дизайна визуальной коммуникации и молекулярной биологии.
Четыре исследования были отмечены как лучшие работы в этом году. Среди них наиболее благоприятными были «FlowSense: интерфейс на естественном языке для визуального исследования данных в системе потока данных (авторы: Боуэн Ю, Клаудио Т. Сильва)» и «Данные меняют все». : Challenges and Opportunities in Data Visualization Design Handoff (Авторы: Ягода Уолни, Кристиан Фриссон, Мика Уэст, Дорис Космински, Сорен Кнудсен, Шила Карпендейл, Уэсли Уиллетт)». Во-первых, FlowSense… — это интерфейс на естественном языке для системы визуализации потока данных, в котором используется современная технология обработки естественного языка для облегчения построения диаграммы потока данных. И концепция исследования, и их демонстрация были выдающимися в представлении аккуратных взаимодействий и графических интерфейсов. Во втором документе,«Изменения данных…», были предложены потенциальные идеи для будущих инструментов для создания прототипов, тестирования и обмена проектами, управляемыми данными, с целью поддержки более успешного сотрудничества дизайнеров и разработчиков в области визуализации данных. В целом, я считаю себя вполне подходящим человеком, который полностью понимает разрыв между инструментами характеризации данных, инструментами проектирования визуализации и платформами разработки, учитывая, что у меня был опыт как проектирования на основе данных, так и традиционного UX-дизайна в этой области. Тем не менее, я буду постоянно придерживаться таких языков программирования, как Javascript и Python, для исследования данных, обработки данных и создания прототипов из-за их гибкости и эффективности. Я твердо верю, что сопутствующим свойством нового инструмента является экспоненциальное увеличение синергетического эффекта между дизайнерами и разработчиками в сложных проектах по визуализации данных в будущем.
Кроме того, поиск информации и интерактивность обсуждались в широком диапазоне тем (в частности, статьи, связанные с текстами и документами), учитывая, что эти области практически включают в себя фундаментальные концепции анализа данных. Наконец, из Программы искусств, где я помогаю в качестве программного комитета, несколько благоприятных статей об искусственном интеллекте и исследованиях окружающей среды, таких как «Mapping The Prelude: A Visualization of Wordsworth's Poetry (Автор: Эндрю Ричардсон)», и «Пыль и озоновые татуировки: автографы загрязнения воздуха (Автор: Дитмар Оффенхубер)» были заархивированы для моих личных исследовательских целей.
В этой статье я выбрал исследования/исследования, связанные с моим опытом и интересами. Основные темы включали «Визуализацию, ИИ, МО, поиск информации, сетевой график, интерактивность, дизайн и искусство».
Если кому-то требуется полный список документов и основных докладов, пожалуйста, не стесняйтесь проверять официальные сайты.
Полное расписание
http://ieeevis.org/year/2019/info/week-at-a-glance
Документы
Основные доклады/превью видео
https://vimeo.com/vgtcommunity
2 лучших статьи
[V] FlowSense: интерфейс на естественном языке для визуального исследования данных в системе потока данных (J) (награда за лучшую статью)
Авторы: Боуэн Ю, Клаудио Т. Силва
Видеопревью | ВИС 2019 Обсуждение
[I] Данные меняют все: вызовы и возможности передачи дизайна визуализации данных (J) (награда за лучшую статью)
Авторы: Ягода Вальни, Кристиан Фриссон, Мика Уэст, Дорис Космински, Сёрен Кнудсен, Шила Карпендейл, Уэсли Уиллетт
Видеопревью | ВИС 2019 Обсуждение
5 основных докладов
[Видимость краеугольного камня]
Основной доклад: визуализация темпоральности и хронологии для гуманитарных наук, Джоанна Друкер
http://www.johannadrucker.net/
[ВДС]
Основной доклад: Интерпретируемость — что дальше? Автор Бин Ким, Google
https://www.youtube.com/watch?v=5w_rgBbwQHw
[Машинное обучение на основе взаимодействия с пользователем для визуализации и аналитики]
Основной доклад: Визуальная аналитика смешанных инициатив: представления на основе моделей и аналитические рекомендации, Кристопер Коллин, Технический университет Онтарио.
http://vialab.science.uoit.ca/
[Vis X AI: 2-й семинар по визуализации для объяснения ИИ]
Основной доклад: Увеличение масштаба: функции и схемы как базовая единица нейронных сетей, Крис Ола, OpenAI
[Программа искусств]
Основной доклад: LOoW: Визуализация коллабораций искусства и науки, Ингрид Коеник, Рэнди Ли Катлер.
"Веб-сайт"
6 семинаров
[MLUI 2019: машинное обучение на основе взаимодействия с пользователем для визуализации и аналитики]
[Оценка интерактивных систем визуального машинного обучения]
Как визуализация помогает людям освоить глубокое обучение? Оценка лаборатории GAN.
[Vis X AI: 2-й семинар по визуализации для объяснения ИИ]
Сайт: http://visxai.io/
Разоблачение мистификаций искусственного интеллекта с помощью Siemens объясняет ИИ
Анализ пространства дизайна для визуализации нейронного внимания при классификации текста
Выбор подходящего инструмента для работы: сравнение алгоритмов визуализации
[CityVis: 2-й семинар по визуализации городских данных — фокус: роль гражданина]
Сайт: https://www.cityvis.io/
[Визуализация для общения]
Сайт: https://viscomm.io/
[VisInPractice]
38 статей
[XAI и справедливость]
[V] Summit: масштабируем интерпретируемость глубокого обучения за счет визуализации обобщений активации и атрибуции (J)
[V] FairVis: визуальная аналитика для обнаружения межсекционной предвзятости в машинном обучении ©
[Интерактивное машинное обучение]
[V] Визуальное взаимодействие с моделями глубокого обучения посредством совместного семантического вывода (J)
[Краткие статьи: ВИС встречает машинное обучение]
TeleGam: сочетание визуализации и вербализации для интерпретируемого машинного обучения ©
К оценке методов кластеризации на основе восприятия для визуальной аналитики ©
Визуализация состояний RNN с прогнозирующим семантическим кодированием ©
FeatureExplorer: интерактивный выбор признаков и исследование регрессионных моделей для гиперспектральных изображений ©
[ВИС встречает ИИ]
LassoNet: глубокий лассо-выбор трехмерных облаков точек (J)
[V] Facetto: сочетание обучения без учителя и обучения с учителем для анализа иерархического фенотипа в данных многоканального изображения (J)
Авторы: Роберт Крюгер, Йоханна Бейер, Вон-Донг Джанг, Нам Вук Ким, Артем Соколов, Петер Зоргер, Ханспетер Пфистер
[Большие данные и уменьшение размерности]
[I] SolarView: радиальное встраивание с малым искажением и фокусом (T)
Авторы: Том Кастерманс, Кевин Вербик, Беттина Спекманн, Мишель А. Вестенберг, Роб Купман, Шэнгуи Ван, Хайн ван ден Берг, Арианна Бетти
[Многомерные и многомерные данные]
[I] Метод поэтапного уменьшения размерности для визуализации потоковых многомерных данных (J)
[V] Отслеживание смещения выбора и подробное сравнение подмножеств для многомерных данных (J)
[Деконструкция]
[I] Критические размышления об авторских системах визуализации (J)
[I] Исследование прямого манипулирования графическим кодированием как метода взаимодействия с пользователем (J)
[Поиск и запросы]
[I] Поиск визуального стиля и структуры визуализаций D3 (J)
[V] Вы не всегда можете сделать набросок того, что хотите: понимание смысла в визуальных системах запросов (J)
[Слова и документы]
[V] Ансамбли LDA для интерактивного исследования и категоризации поведения (T)
[V] Пространства семантических понятий: уточнение управляемой тематической модели с использованием проекций Word-Embedding (J)
[V] Тематические исследования и встроенные визуализации для создания исследовательских идей (T)
[Инфографика и сторителлинг]
[V] Мультимодальный анализ видеоколлекций: визуальное исследование техник презентации в TED Talks (T)
[V] Поддержка синтеза историй: преодоление разрыва между визуальной аналитикой и рассказыванием историй (T)
[Сессия компьютерной графики и анализа 2]
Отображение и визуализация благоустройства городов с помощью глубокого обучения
[Короткие статьи: дизайн восприятия, познания и визуализации]
Марковская модель интерактивного поведения пользователей на диаграммах рассеяния
Оценка стратегий упорядочивания осей звездных глифов
Интерактивная визуализация иерархических количественных данных: оценка
Миниатюры для историй данных: обзор текущей практики
[Планирование и ситуационная осведомленность]
[V] Интерактивное обучение для выявления релевантных твитов для поддержки ситуационной осведомленности в реальном времени (J)
[Анимация и спорт]
[I] Сравнительная оценка анимации и малых мультипликаторов для визуализации тенденций на мобильных телефонах (J)
[I] Сравнение визуализаций для определения корреляции во времени и пространстве (J)
[Открытие Infovis]
[I] Дизайн методом погружения: междисциплинарный подход к визуализации, ориентированной на решение проблем (J)
[I] Критерии строгости исследования дизайна визуализации (J)
[I] Что такое взаимодействие для визуализации данных? (Дж)
[I] Почему авторы не визуализируют неопределенность (J)
[Рисование узлов и ребер]
[I] Глубокая генеративная модель для макета графика (J)
[I] Интерактивное смешивание различных визуализаций объединения краев с учетом структуры (J)
[I] Макеты силовых графов, управляемых устойчивыми гомологиями (J)
[Художественная программа]
Отображение прелюдии: визуализация поэзии Вордсворта
Инфранет: нейроэволюционная работа, основанная на геопространственных данных
Татуировка пыли и озона: автографы загрязнения воздуха
