10:02
官方账号arXiv cs.LG@Yiwen Xing, Philip Beaucamp, Joyraj Chakraborty, Afrah Farea, Yuanzhe Jin, Saiful Khan, Gennady Andrienko, Natalia Andrienko, Min Chen
推荐理由：这篇论文梳理了200多篇VIS4ML论文，告诉你人在机器学习中怎么用可视化注入知识。想了解人机协作的路径和原理，这篇综述是很好的起点。
IEEE VIS
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7月2日
10:02
对IEEE VIS会议过去十年200余篇VIS4ML论文进行系统调研。开发编码方案从ML特性、可视化、交互和动作四个视角分析。揭示了通过交互可视化将人类知识传递到ML工作流的不同路径。利用信息论成本效益分析解释VIS4ML现象，证实VA在ML工作流中的价值。