論文の概要: How Much Automation Does a Data Scientist Want?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03970v1
• Date: Thu, 7 Jan 2021 04:09:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:25:39.868468
• Title: How Much Automation Does a Data Scientist Want?
• Title（参考訳）: データサイエンティストはどれくらい自動化したいのか?
• Authors: Dakuo Wang and Q. Vera Liao and Yunfeng Zhang and Udayan Khurana and Horst Samulowitz and Soya Park and Michael Muller and Lisa Amini
• Abstract要約: データサイエンスと機械学習(DS/ML)は多くの人工知能(AI)アプリケーションの最近の進歩の中心にある。 DSとMLワーカーは本当にDS/MLワークフローを自動化したいですか? まず、人間中心のAutoMLフレームワークを6つのユーザロール/パーソナ、10つのステージ、43のサブタスク、5つの自動化レベル、5つの説明型で合成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.853603124186023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data science and machine learning (DS/ML) are at the heart of the recent advancements of many Artificial Intelligence (AI) applications. There is an active research thread in AI, \autoai, that aims to develop systems for automating end-to-end the DS/ML Lifecycle. However, do DS and ML workers really want to automate their DS/ML workflow? To answer this question, we first synthesize a human-centered AutoML framework with 6 User Role/Personas, 10 Stages and 43 Sub-Tasks, 5 Levels of Automation, and 5 Types of Explanation, through reviewing research literature and marketing reports. Secondly, we use the framework to guide the design of an online survey study with 217 DS/ML workers who had varying degrees of experience, and different user roles "matching" to our 6 roles/personas. We found that different user personas participated in distinct stages of the lifecycle -- but not all stages. Their desired levels of automation and types of explanation for AutoML also varied significantly depending on the DS/ML stage and the user persona. Based on the survey results, we argue there is no rationale from user needs for complete automation of the end-to-end DS/ML lifecycle. We propose new next steps for user-controlled DS/ML automation.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスと機械学習(DS/ML)は多くの人工知能(AI)アプリケーションの最近の進歩の中心にある。 AIには、DS/MLライフサイクルをエンドツーエンドで自動化するシステムを開発することを目的とした研究スレッドである‘autoai’がある。 しかし、DSとMLワーカーは本当にDS/MLワークフローを自動化したいのか? この質問に答えるために、まず6つのユーザロール/パーソナラ、10のステージと43のサブタスク、5レベルの自動化、5種類の説明を備えた人間中心のautomlフレームワークを、研究文献とマーケティングレポートのレビューを通じて合成する。 第2に、経験の度合いの異なる217人のDS/MLワーカーによるオンラインサーベイスタディの設計の指針として、このフレームワークを使用し、6つのロール/ペルソナに対して異なるユーザロールを"マッチング"します。 異なるユーザペルソナがライフサイクルの異なる段階に参加していることが分かりました。 彼らの望む自動化レベルとAutoMLのタイプもDS/MLステージとユーザペルソナによって大きく異なる。 調査の結果から、エンド・ツー・エンドds/mlライフサイクルの完全な自動化に対するユーザニーズからの根拠はない、と論じた。 ユーザ制御DS/ML自動化のための新しいステップを提案する。

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