論文の概要: Fits and Starts: Enterprise Use of AutoML and the Role of Humans in the Loop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04296v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 04:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 11:30:28.200861
• Title: Fits and Starts: Enterprise Use of AutoML and the Role of Humans in the Loop
• Title（参考訳）: Fits and Starts: AutoMLの企業利用とループにおける人間の役割
• Authors: Anamaria Crisan, Brittany Fiore-Gartland
• Abstract要約: AutoMLシステムは、日常的なデータサイエンス作業をスピードアップし、統計学やコンピュータサイエンスの専門知識がなくても機械学習を利用できるようにする。 私たちは、さまざまな規模の組織から29人の個人にインタビューを行い、AutoMLシステムの使用方法、または使用予定を特徴づけます。 本研究は,人間のループ内視覚分析手法の設計と実装に影響を及ぼすものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.468952886990851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AutoML systems can speed up routine data science work and make machine learning available to those without expertise in statistics and computer science. These systems have gained traction in enterprise settings where pools of skilled data workers are limited. In this study, we conduct interviews with 29 individuals from organizations of different sizes to characterize how they currently use, or intend to use, AutoML systems in their data science work. Our investigation also captures how data visualization is used in conjunction with AutoML systems. Our findings identify three usage scenarios for AutoML that resulted in a framework summarizing the level of automation desired by data workers with different levels of expertise. We surfaced the tension between speed and human oversight and found that data visualization can do a poor job balancing the two. Our findings have implications for the design and implementation of human-in-the-loop visual analytics approaches.
• Abstract（参考訳）: AutoMLシステムは、通常のデータサイエンス作業のスピードアップと、統計学やコンピュータサイエンスの専門知識を持たない人たちの機械学習利用を可能にする。 これらのシステムは、熟練したデータワーカーのプールが限られている企業環境で勢いを増している。 本研究では,異なる規模の組織から29名の個人を対象に,データサイエンスにおけるAutoMLシステムの利用状況や利用意図についてインタビューを行った。 また,データ可視化とAutoMLシステムとの併用について検討した。 分析の結果,AutoMLの3つの利用シナリオは,さまざまなレベルの専門知識を持つデータワーカーが望む自動化レベルを要約するフレームワークとなった。 スピードと人間の監視の緊張関係を表面化し、データの視覚化によって両者のバランスが悪くなることを発見した。 本研究は,人間のループ内視覚分析手法の設計と実装に影響を及ぼすものである。

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