論文の概要: Interpret-able feedback for AutoML systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11267v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 18:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 21:05:04.296082
- Title: Interpret-able feedback for AutoML systems
- Title（参考訳）: AutoMLシステムの解釈可能なフィードバック
- Authors: Behnaz Arzani, Kevin Hsieh, Haoxian Chen
- Abstract要約: 自動機械学習(AutoML)システムは、非ML専門家のための機械学習(ML)モデルのトレーニングを可能にすることを目的としている。
これらのシステムの欠点は、高い精度でモデルの生成に失敗した場合、モデルを改善するためのパスがないことである。
AutoML用の解釈可能なデータフィードバックソリューションを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5524559605452595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automated machine learning (AutoML) systems aim to enable training machine
learning (ML) models for non-ML experts. A shortcoming of these systems is that
when they fail to produce a model with high accuracy, the user has no path to
improve the model other than hiring a data scientist or learning ML -- this
defeats the purpose of AutoML and limits its adoption. We introduce an
interpretable data feedback solution for AutoML. Our solution suggests new data
points for the user to label (without requiring a pool of unlabeled data) to
improve the model's accuracy. Our solution analyzes how features influence the
prediction among all ML models in an AutoML ensemble, and we suggest more data
samples from feature ranges that have high variance in such analysis. Our
evaluation shows that our solution can improve the accuracy of AutoML by 7-8%
and significantly outperforms popular active learning solutions in data
efficiency, all the while providing the added benefit of being interpretable.
- Abstract（参考訳）: 自動機械学習(AutoML)システムは、非ML専門家のための機械学習(ML)モデルのトレーニングを可能にすることを目的としている。
これらのシステムの欠点は、高精度なモデルの作成に失敗した場合、ユーザーはデータサイエンティストの雇用やMLの学習以外にモデルを改善する道がないということです。
AutoML用の解釈可能なデータフィードバックソリューションを紹介します。
提案手法では,モデルの精度を向上させるためにラベル付けを行う(ラベルなしデータのプールを必要とせずに)新しいデータポイントを提案する。
提案手法は,automlアンサンブルにおけるすべてのmlモデルの予測に機能がどのように影響するかを分析し,その分析に高いばらつきを持つ特徴範囲からより多くのデータサンプルを提案する。
評価の結果,本ソリューションはautomlの精度を7～8%向上させ,データ効率において一般的なアクティブラーニングソリューションを著しく上回っていることが示された。
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