LLMエージェントによる説明可能な反復的データ可視化改善の提案
arXiv cs.AI / 2026/4/20
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要点
- この論文は、高次元データを2D/3Dへ埋め込んで可視化する際に、実世界を忠実に表しパターン発見を促すためのアルゴリズムやハイパーパラメータ選定が難しい点に取り組みます。
- 定量的な評価と人間の洞察（解釈の観点）を橋渡しするために、LLMを用いたエージェント型AIパイプラインを提案します。
- 可視化評価とハイパーパラメータ最適化をセマンティックなタスクとして捉え、厳密な指標に加えて自然言語の要約や、具体的な設定推奨を含む多面的なレポートを生成します。
- このプロセスを反復的な最適化ループとして回すことで、自動化されたまま迅速に高品質な可視化プロットを生成できるとしています。
