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J-GLOBAL ID：201802265940967704   整理番号：18A1773783

機械学習を用いた知的システムにおける透明性のための要求の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing Demand for Transparency in Intelligent Systems Using Machine Learning

著者 (1件)： Vorm Eric S. (Department of Human Centered Computing, Indiana University Purdue University of Indianapolis, Indianapolis, Indiana, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： INISTA  ページ： 1-7  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意思決定支援を提供する知的システムは,認知負荷を少なくすることができ,様々なコンテキストにおける意思決定の効率を向上させることができる。これらのシステムは,複数コースの行動を評価し,正しい時間で正しい行動を推薦することにより,ユーザを支援する。機械学習を用いた現代の知的システムは意思決定支援における新しい能力を導入するが,それらはコストに入ることができる。機械学習モデルは,それらの出力または推論プロセスの説明をほとんど提供せず,それが信頼に適切であるかどうかを決定することを困難にする。これらのシステムに対する信頼性を向上させ,適切な信頼性を確保するために,ユーザは,システム推論の理解とその予測または分類の説明を可能にするために,透明度を増加させなければならない。ここでは,機械学習を用いた透明知的システムの設計における顕著な要因を検討し,ユーザ中心設計研究の結果を示した。この研究から導いた設計指針を提案し,知的システムの透明性を設計するための次のステップを検討した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  信頼性 ,  透明度 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 人間中心設計 ,  *インテリジェントシステム ,  設計指針 ,  認知負荷 ,  *透明性 ,  意思決定支援 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  知的システム ,  透明性 ,  評価