Booleルール説明によるユーザ駆動モデル調整【JST・京大機械翻訳】

Daly Elizabeth M.; Mattetti Massimiliano; Alkan OEznur; Nair Rahul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217766944659 整理番号：22P0311721

Booleルール説明によるユーザ駆動モデル調整【JST・京大機械翻訳】

User Driven Model Adjustment via Boolean Rule Explanations

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28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)

AI解は入力訓練データの品質と精度に大きく依存するが,訓練データは最新の政策景観を必ずしも完全に反映せず,ビジネス論理を欠いている可能性がある。説明可能性の進歩は,システムの現在の現実性をより正確に反映する修正または制約を注入するために,ユーザがML予測の説明可能な説明と相互作用できる可能性を開く。本論文では,ユーザが決定境界に修正を指定することを可能にする一方で,MLモデルの予測力を利用する解決策を提示した。対話型オーバレイ手法は,モデル再訓練を必要とせずにこの目標を達成し,意思決定に瞬時変化を適用する必要があるシステムに適している。ユーザフィードバックルールはML予測で層化でき,より少ないデータで学習を支援する即時変化を提供することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 人間機械系

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