抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】