Virtual reality spaces: visual data mining with a hybrid computational intelligence tool
Notice bibliographique
Résumé
The information explosion requires the development of alternative data mining procedures that speed up the process of scientific discovery. The improved in-depth understanding and ease of interpretability of the internal structure of data by investigators allows focusing on the most important issues, which is crucial for the identification of valid, novel, potentially useful, and understandable patterns (regularities, oddities, surprises, etc). Computational visualization techniques are used to explore, in an immersive fashion, inherent data structure in both an unsupervised and supervised manner. Supervision is provided via i) domain knowledge contained in the data, and ii) unsupervised data mining procedures, such as fuzzy clustering, etc. The Virtual Reality (VR) approach for large heterogeneous, incomplete and imprecise (fuzzy) information is introduced for the problem of visualizing and analyzing general forms of data. The method is based on mappings between a heterogeneous space representing the data, and a homogeneous virtual reality space. This VR-based visual data mining technique allows the incorporation of the unmatched geometric capabilities of the human brain into the knowledge discovery process. Traditional means of interpretation would require more time and effort in order to achieve the same level of deep understanding of complex high dimensional data as the proposed technique. This hybrid approach has been applied successfully to a wide variety of real-world domains including astronomy, genomics, and geology, providing useful insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».