Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simulation-Based Optimization of User Interfaces for Quality-Assuring Machine Learning Model Predictions

論文の概要: Simulation-Based Optimization of User Interfaces for Quality-Assuring Machine Learning Model Predictions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01129v2
Date: Thu, 31 Aug 2023 03:01:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-01 21:37:22.968215
Title: Simulation-Based Optimization of User Interfaces for Quality-Assuring Machine Learning Model Predictions
Title（参考訳）: 機械学習モデル予測のためのユーザインタフェースのシミュレーションに基づく最適化
Authors: Yu Zhang and Martijn Tennekes and Tim de Jong and Lyana Curier and Bob Coecke and Min Chen
Abstract要約: 機械学習(ML)の品質に敏感なアプリケーションは、MLモデルの予測がデプロイされる前に、人間の品質保証(QA)を必要とする。 QA for ML (QA4ML) インターフェースでは、大量のデータを閲覧し、MLモデルによる誤りを修正するために多くのインタラクションを実行する必要がある。シミュレーションを用いてQA4MLインタフェースの最適化を評価・支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604443133797987
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quality-sensitive applications of machine learning (ML) require quality assurance (QA) by humans before the predictions of an ML model can be deployed. QA for ML (QA4ML) interfaces require users to view a large amount of data and perform many interactions to correct errors made by the ML model. An optimized user interface (UI) can significantly reduce interaction costs. While UI optimization can be informed by user studies evaluating design options, this approach is not scalable because there are typically numerous small variations that can affect the efficiency of a QA4ML interface. Hence, we propose using simulation to evaluate and aid the optimization of QA4ML interfaces. In particular, we focus on simulating the combined effects of human intelligence in initiating appropriate interaction commands and machine intelligence in providing algorithmic assistance for accelerating QA4ML processes. As QA4ML is usually labor-intensive, we use the simulated task completion time as the metric for UI optimization under different interface and algorithm setups. We demonstrate the usage of this UI design method in several QA4ML applications.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の品質に敏感なアプリケーションは、MLモデルの予測がデプロイされる前に、人間の品質保証(QA)を必要とする。 QA for ML (QA4ML) インターフェースでは、大量のデータを閲覧し、MLモデルによる誤りを修正するために多くのインタラクションを実行する必要がある。最適化されたユーザインターフェース(UI)は、インタラクションコストを大幅に削減する。 UIの最適化は、設計オプションを評価するユーザスタディによって通知されるが、このアプローチは、通常、QA4MLインターフェースの効率に影響を与える小さなバリエーションが多数存在するため、スケーラブルではない。そこで本研究では,QA4MLインタフェースの最適化をシミュレーションを用いて評価し,支援する。特に、適切なインタラクションコマンドとマシンインテリジェンスを開始し、QA4MLプロセスの高速化にアルゴリズム支援を提供することにおいて、人間の知能の複合効果をシミュレーションすることに焦点を当てる。 QA4MLは通常、労働集約型であるため、異なるインタフェースとアルゴリズム設定下でのUI最適化の指標として、シミュレーションされたタスク完了時間を使用します。いくつかのQA4MLアプリケーションでこのUI設計手法を実演する。

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