Information Visualisation and Machine Learning: Characteristics, Convergence and Perspective

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Résumé

This paper discusses how information visualisation and machine learning can cross-fertilise. On the one hand, the user-centric field of information visualisation can help machine learning to better integrate users in the learning, assessment and interpretation processes. On the other hand, machine learning can provide powerful algorithms for clustering, dimensionality reduction, data cleansing, outlier detection, etc. Such inference tools are required to create efficient visualisations. This paper highlight opportunities to collaborate for experts in both fields.

langue originaleAnglais
titreESANN 2016
Sous-titreProceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning
Editeuri6doc.com publication
Pages623-628
Nombre de pages6
ISBN (Electronique)9782875870278
ISBN (imprimé)978-287587027-8
Etat de la publicationPublié - 29 avr. 2016
Evénement24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2016 - Bruges, Belgique
Durée: 27 avr. 201629 avr. 2016

Une conférence

Une conférence24th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2016
PaysBelgique
La villeBruges
période27/04/1629/04/16

Empreinte digitale Examiner les sujets de recherche de « Information Visualisation and Machine Learning: Characteristics, Convergence and Perspective ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

  • Contient cette citation

    Frenay, B., & Dumas, B. (2016). Information Visualisation and Machine Learning: Characteristics, Convergence and Perspective. Dans ESANN 2016: Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (p. 623-628). i6doc.com publication. https://www.elen.ucl.ac.be/Proceedings/esann/esannpdf/es2016-18.pdf