最近，我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会，并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议：可视分析科学与技术（Visual Analytics Science and Technology，VAST)、信息可视化（Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化（Scientific Visualization,SciVis)。同时举行的还有三大IEEE专题报告会：大数据分析和可视化(Large Data Analysis and Visualization, LDAV)、网络安全可视化（Visualization for Cyber Security, VizSec）以及第一次举行的数据科学可视化专题报告会（VDS）。 今年，与会人员超过1500人，包括来自商业智能和高级分析的领先企业人士，有Bloomberg, Google,IBM,Tableau以及Microsoft。 此次会议给我印象最深的是：机器学习（ML）与数据可视化（Data Visualization）的关系越来越紧密。大多数论文在数据预处理阶段都使用了机器学习技术。例如，VAST会议最好的论文“Reducing Snapshots to Points: A Visual Analytics Approach to Dynamic Network Exploration （离散化Snapshots：一个用于动态网络探索的可视分析方法）”，使用矢量化、标准化以及降维技术将高维动态网络数据映射到二维空间，然后使用两个并列图做为可视化输出：一个展示网络快照（network Snapshot），一个显示网络演变。使用户更容易将异常与正常稳定的状态区分开来。 以下内容是对四个主要应用领域高度强调的机器学习技术的总结：
（图像来自达姆施塔特工业大学的交互式图形系统小组.）
（图片来自TimeNotes）
（图片来自亚利桑那州立大学的VADER实验室）
VAST的挑战赛则是另一个亮点——该比赛始于2006年，每年举行一次，旨在反映现实世界的当下分析水平，并鼓励研究新颖的数据处理、可视化和交互方法。今年的挑战是分析一个娱乐公园一周内涉及犯罪行为的个人和团体活动。用于数据处理和ML最流行的语言是Python和R，目前Azure机器学习平台对两者都支持。
总之，该会议是一个学习前沿的可视化方法的好地方，同时还可以和该领域的专家进行交流。
原文链接：IEEE Visualization Conference 2015 – Increasing Influence of Machine Learning（译者/刘帝伟 审校/刘翔宇、朱正贵 责编/周建丁 机器学习技术采访、投稿，请联系zhoujd@csdn.net或微信号jianding_zhou）
译者简介: 刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。
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