Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Bian, Yali"'
Autor:
Bian, Yali
Human-AI interaction can improve overall performance, exceeding the performance that either humans or AI could achieve separately, thus producing a whole greater than the sum of the parts. Visual analytics enables collaboration between humans and AI
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/10919/109213
An increasing number of studies have utilized interactive deep learning as the analytic model of visual analytics systems for complex sensemaking tasks. In these systems, traditional interactive dimensionality reduction (DR) models are commonly utili
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.17178
Autor:
Bian, Yali, North, Chris
Publikováno v:
IUI '21: 26th International Conference on Intelligent User Interfaces, College Station, TX, USA, April 2021
In this paper, we design novel interactive deep learning methods to improve semantic interactions in visual analytics applications. The ability of semantic interaction to infer analysts' precise intents during sensemaking is dependent on the quality
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.18357
Publikováno v:
EValuation of Interactive VisuAl Machine Learning systems, an IEEE VIS 2019 Workshop
Semantic interaction (SI) attempts to learn the user's cognitive intents as they directly manipulate data projections during sensemaking activity. For text analysis, prior implementations of SI have used common data features, such as bag-of-words rep
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.15824
Publikováno v:
Proceedings of the IEEE VIS Workshop MLUI 2019: Machine Learning from User Interactions for Visualization and Analytics
This paper examines how deep learning (DL) representations, in contrast to traditional engineered features, can support semantic interaction (SI) in visual analytics. SI attempts to model user's cognitive reasoning via their interaction with data ite
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.15800
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2023 224:266-273
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.