可视化与可视化分析利用高带宽视觉感知通道，将数据转化为图形表示，辅以交互手段，增强人们对数据的认知能力，展现在态势感知、关联分析、辅助决策等方面。强大的授权。随着以深度学习为代表的人工智能技术的突破，面向人工智能的可视化和人工智能驱动的可视化在可视化、机器学习、数据挖掘等领域受到了极大的关注。一方面，可视化和可视化分析在提高人工智能的基础数据质量和可解释性方面发挥了巨大作用。高质量的训练数据是高性能人工智能应用的必要前提。对于异常检测、数据标注等需要大量人工的任务，利用可视化和可视化分析技术提高其效率是当前的研究热点之一。更令人担忧的是人工智能的可解释性问题。以深度神经网络为例，它具有非线性非凸、多层结构、海量参数、弱语义特征等特点，被认为是一个难以解释的“黑匣子”.在自动驾驶、智能医疗、金融投资等高风险决策领域，可解释性成为阻碍该领域技术发展的瓶颈。可视化有助于提高机器学习的透明度，增强人类对大规模复杂机制的认知。基于可视化的深度学习解释方法在患者未来状态预测、机器人训练策略和自然语言处理任务等各个领域都进行了大量的研究工作。另一方面，人工智能技术的进步为可视化和可视化分析的发展提供了有力的工具。对于复杂数据、复杂模式等需要大量信息的可视化任务，机器学习技术可以去除数据噪声，提取关键信息，从而减少视觉混乱，增强可视化效果。同时，利用人工智能技术拟合数据特征和视觉编码，也为视觉排版带来了新的机遇。数据特征和视觉编码的结合导致了更具表现力的视觉设计；利用人工智能技术对海量数据进行自动布局，避免了耗时的数据操作和数据计算；人工智能技术也被应用于解决大规模数据可视化交互效率问题，例如体数据渲染中的智能视角选择、区块链智能合约的交互构建、大型网络的交互可视化探索等。目前，可视化与人工智能的交叉研究展现出巨大潜力，推动了可视化与人工智能领域关键技术的发展。可视化与人工智能的交叉研究有望在以下几个方面取得重大突破。(1)协同可视化分析中的数据隐私保护数据分布在多个数据拥有者之间是大数据应用场景的常态，多方参与的协同可视化分析任务自然而然产生。然而，由于数据版权或隐私保护问题，这些数据拥有者往往无法直接共享数据。协作可视化分析面临两个主要挑战。首先，如何在不与数据交互的情况下生成联合数据可视化。第二，数据可视化结果如何保护数据隐私。目前，对第一个问题的研究较少。安全多方计算、联邦学习等方法为解决数据孤岛问题提供了思路。如何将这些方法应用于协同数据的可视化分析是一个值得研究的方向。(2)可解释的机器学习首先，目前的研究大多集中在模型训练后的离线分析上。然而，深度学习模型的训练本身就是一个耗时的过程。随着深度学习模型规模和训练数据量的进一步增长，训练时间增加到几天甚至几周。及时发现训练过程中的偏差，进行诊断和决策具有重要意义。同样，在在线学习过程中，训练过程随着流数据的到来而继续，而离线分析模式往往难以及时捕捉到数据和模型的变化，从而无法提供有效的指导。研究深度学习的在线可视化分析方法，在训练过程中对模型进行监督和引导，具有重要的研究意义。(3)智能特征提取人工智能的进步改变了特征提取的过程，减少了特征工程的工作量，以端到端的形式提供了数据的压缩表达。另一方面，人工智能提供了多种嵌入方式，将复杂类型的数据转化为通俗易懂的高维空间。因此，基于人工智能的特征提取为可视化和可视化分析提供了简洁的表达基础。用于可视化和视觉分析的特征提取的挑战在于，自动提取的特征不一定具有明确的语义信息，不利于理解和解释。如何根据分析需求定制语义特征提取方法是目前需要解决的难题。(4)自动生成可视化自动可视化从数据中自动生成能够准确表达重要模式的可视化视图，对于缺乏相关知识和技能的普通用户具有重要作用。目前主要有两种方法。第一类是基于设计经验和知识，将视觉设计问题简化为优化问题。这种方法效果更好，可理解性更高。然而，优化原则的细化需要更多的设计经验和尝试。第二类方法采用具有端到端性质的深度学习，跳过总结设计原则的阶段。目前，深度学习模型在大规模布局、大规模数据体绘制等算法上取得了不错的效果。但是，由于数据空间和视觉视图空间都非常大，训练深度学习模型需要大量高质量的训练数据。对于大多数可视化，训练数据集的生成是一个难以克服的问题。(5)智能交互人机交互是视觉分析不可或缺的一部分，目前面临的挑战主要包括两个方面。一是精准选材。如何在整个数据集中准确地选择包含感兴趣模式的子集是当前研究的热点问题，例如在点云数据中选择感兴趣的部分，在时空数据中选择保护特定模式的时间段。二是大规模数据的交互问题。由于存储和计算压力，与大规模数据交互一直是一个挑战。人工智能技术通过压缩表达、智能索引、查询预测等方法，提供了解决交互问题的技术途径。如何提出准确、普适的智能交互方法将是未来研究的重点。(6)智能讲故事可视化的核心功能是信息的表达。如何用可视化讲好故事是可视化研究的一个重要课题。随着人工智能技术的发展，利用可视化讲故事的研究进一步向智能讲故事转变。具体来说，智能讲故事主要体现在以下几个方面：一是故事的自动拆解和自动生成。更多的研究将致力于提炼讲故事的元素，拆解和总结构成故事的视觉表达，并进一步支持故事的自动生成。其次，在自动化的基础上，智能讲故事的第二个体现是多样性。智能的意义在于能够学习不同的故事风格、叙事技巧和视觉表达方式，将它们组合和创造，并产生新的、多样的可视化。评书。最后是人机融合。用户可以利用机器智能以最小的交互成本构建出符合用户心意的故事，即可以从多种故事中快速智能地构建出满足用户期望的视觉故事。本文由蜡笔小新原创，最炫技术，欢迎关注，让你一起长知识！
