論文の概要: More Than Accuracy: Towards Trustworthy Machine Learning Interfaces for Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01980v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 07:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:38:04.313475
• Title: More Than Accuracy: Towards Trustworthy Machine Learning Interfaces for Object Recognition
• Title（参考訳）: 精度以上:オブジェクト認識のための信頼できる機械学習インタフェースを目指して
• Authors: Hendrik Heuer, Andreas Breiter
• Abstract要約: 本稿では,画像中の物体を認識する機械学習(ML)システムのユーザエクスペリエンスについて検討する。 MLの背景を持つユーザを,異なるレベルの精度で3つのシステムの3つのビジュアライゼーションに公開しました。 インタビューでは,ユーザが使用するシステムの精度を評価する上で,可視化がいかに役立ったか,システムの可視化と精度が信頼と信頼にどのように影響するかを調べた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the user experience of visualizations of a machine learning (ML) system that recognizes objects in images. This is important since even good systems can fail in unexpected ways as misclassifications on photo-sharing websites showed. In our study, we exposed users with a background in ML to three visualizations of three systems with different levels of accuracy. In interviews, we explored how the visualization helped users assess the accuracy of systems in use and how the visualization and the accuracy of the system affected trust and reliance. We found that participants do not only focus on accuracy when assessing ML systems. They also take the perceived plausibility and severity of misclassification into account and prefer seeing the probability of predictions. Semantically plausible errors are judged as less severe than errors that are implausible, which means that system accuracy could be communicated through the types of errors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中の物体を認識する機械学習(ML)システムのユーザエクスペリエンスについて検討する。 写真共有サイトの誤分類が示すように、良いシステムでさえ予期せぬ方法で失敗する可能性がある。 本研究では,MLの背景を持つユーザに対して,異なるレベルの精度で3つのシステムの可視化を行った。 インタビューでは,ユーザが使用するシステムの精度を評価する上で,可視化がいかに役立ったか,システムの可視化と精度が信頼と信頼にどのように影響するかを調べた。 その結果,参加者はMLシステムの評価において,精度にのみ焦点を絞らないことがわかった。 彼らはまた、誤分類の妥当性と重大さを考慮に入れ、予測の確率を見ることを好む。 意味論的に妥当なエラーは、不確実なエラーよりも深刻ではないと判断されるため、システム精度はエラーの種類によって伝達される可能性がある。

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