文献

J-GLOBAL ID：202102279295346229   整理番号：21A0567177

可視化は深層学習をどのように学習するか?観察研究とログ分析によるGANラボの評価【JST・京大機械翻訳】

How Does Visualization Help People Learn Deep Learning? Evaluating GAN Lab with Observational Study and Log Analysis

著者 (2件)： Kahng Minsuk (Oregon State University) ,  Chau Duen Horng Polo (Georgia Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： VIS  ページ： 266-270  発行年： 2020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： 人工知能(AI)と深層学習を学習する人々の急速に成長する数では,そのようなモデルの複雑性の増加は,有意な学習障壁を提起する。最近,TensorFlow PlaygroundとGAN Labのような対話型可視化は,これらの障壁を下げることに成功した。しかし,ヒト被験者によるこれらのツールを評価する研究は少ない。本論文では,GAN Labの評価に関する2つの研究,即ち,人々がGenerated Adversarial Network(GANs)作業を学習するのを助けるために設計された対話型ツール,を提示した。最初に,観察研究を通して,ツールがどのように使用され,ユーザがそれらの使用から学ぶかを調べた。第2に,著者らは,その訪問者がGAN Labとどのように関係するかを調査するために,展開されたツールのログ解析を行う。ツールの開発および開発における研究および著者らの経験に基づいて,著者らは設計考察を提供して,深い学習のための対話型教育ツールのための更なる評価課題について論じた。Copyright 2021 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： *学習 ,  ヒト ,  *可視化 ,  人工知能
準シソーラス用語： 対話型 ,  複雑性 ,  教育ツール ,  *深層学習 ,  ログ解析 ,  訪問者 , 【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 (10件)： 可視化 ,  深層学習 ,  学習 ,  観察 ,  研究 ,  ログ ,  分析 ,  GaN ,  ラボ ,  評価