Symphony:機械学習のための対話型インタフェイスの構成【JST・京大機械翻訳】

Baeuerle Alex; Cabrera Angel Alexander; Hohman Fred; Maher Megan; Koski David; Suau Xavier; Barik Titus; Moritz Dominik

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215256690030 整理番号：22P0291558

Symphony:機械学習のための対話型インタフェイスの構成【JST・京大機械翻訳】

Symphony: Composing Interactive Interfaces for Machine Learning

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

モデルまたはデータに関する機械学習(ML),情報および可視化のためのインタフェイスは,実務者がロバストで責任のあるMLシステムを構築するのを助けることができる。彼らの利点にもかかわらず,MLチームの最近の研究と実務者とのインタビュー(n=9)は,ML界面が実際に限られた採用を有することを示した。既存のMLインタフェイスは特定のタスクに対して有効であるが,それらは,交差機能チームにおける複数の利害関係者によって再利用,探索,共有されるように設計されていない。異なるML実務者間の解析と通信を可能にするために,計算ノートブックやWebダッシュボードのようなプラットフォームを横断して使用できるタスク固有,データ駆動コンポーネントと対話型MLインタフェイスを構成するフレームワークであるSymphonyを設計,実装した。著者らは,10チーム(n=31)による参加型設計セッションを通してSymphonyを開発し,AppleでSymphonyを3つの生産MLプロジェクトに展開することから,著者らの知見を論じた。Symphonyは,ML実務者が,モデル内のデータ複製やブラインドスポットのような以前に未知の問題を発見する一方で,他の利害関係者との洞察を共有することを可能にしている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人間機械系 , 計算機システム開発

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