연구진이 시각적 분석(VA)이 머신러닝(ML) 워크플로우를 지원하는 역할에 주목했어요. IEEE VIS 학회 논문 200여 편을 분석해 VA가 ML 워크플로우에 어떻게 지식을 주입하는지 파악했답니다. 연구 결과, VA는 모델 구축과 정보 이론 기반 비용-편익 분석을 통해 ML 워크플로우를 최적화하는 데 기여하는 것으로 나타났어요.
데이터 라벨링, 특징 엔지니어링, 모델 설계, 하이퍼파라미터 튜닝 등 ML 워크플로우에 인간의 지식을 주입하는 다양한 방법을 분석했답니다. 분석 결과와 관련 자료는 GitHub에서 확인할 수 있어요.
이번 연구는 VA가 ML 워크플로우에 활용될 가치를 명확히 보여준다고 평가받고 있어요.