論文の概要: Intuitiveness in Active Teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13551v1
• Date: Fri, 25 Dec 2020 09:31:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 04:30:41.826351
• Title: Intuitiveness in Active Teaching
• Title（参考訳）: 能動教育における直感性
• Authors: Jan Philip G\"opfert, Ulrike Kuhl, Lukas Hindemith, Heiko Wersing, Barbara Hammer
• Abstract要約: 我々は,ユーザが積極的に教えるアルゴリズムの直感性を解析する。 我々は人間と機械の相互作用の有効性を判断する体系的な方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8029610421817654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is a double-edged sword: it gives rise to astonishing results in automated systems, but at the cost of tremendously large data requirements. This makes many successful algorithms from machine learning unsuitable for human-machine interaction, where the machine must learn from a small number of training samples that can be provided by a user within a reasonable time frame. Fortunately, the user can tailor the training data they create to be as useful as possible, severely limiting its necessary size -- as long as they know about the machine's requirements and limitations. Of course, acquiring this knowledge can in turn be cumbersome and costly. This raises the question how easy machine learning algorithms are to interact with. In this work we address this issue by analyzing the intuitiveness of certain algorithms when they are actively taught by users. After developing a theoretical framework of intuitiveness as a property of algorithms, we present and discuss the results of a large-scale user study into the performance and teaching strategies of 800 users interacting with prominent machine learning algorithms. Via this extensive examination we offer a systematic method to judge the efficacy of human-machine interactions and thus, to scrutinize how accessible, understandable, and fair, a system is.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は二重刃の剣であり、自動化されたシステムで驚くべき結果をもたらすが、膨大なデータ要求のコストがかかる。 これにより、マシンラーニングから得られる多くのアルゴリズムは、人間と機械のインタラクションに不適当であり、適切な時間枠内でユーザが提供できる少数のトレーニングサンプルからマシンを学ばなければならない。 幸いなことに、ユーザは、マシンの要件と制限を知っていれば、必要なサイズを著しく制限して、作成するトレーニングデータを可能な限り有効に調整することができる。 もちろん、この知識を得ることは、結局面倒で費用がかかる。 これにより、機械学習アルゴリズムの操作がいかに簡単かという疑問が持ち上がる。 本研究では,ユーザが積極的に教えているアルゴリズムの直感性を解析することで,この問題に対処する。 アルゴリズムの特性として直感性の理論的な枠組みを開発した後、著名な機械学習アルゴリズムと対話する800人のユーザのパフォーマンスと教育戦略に関する大規模ユーザ研究の結果を提示し、議論する。 この広範な検査によって、人間と機械の相互作用の有効性を判断し、システムがいかにアクセス可能で理解可能で公正であるかを精査する体系的な方法を提供する。

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