論文の概要: Yes We Care! -- Certification for Machine Learning Methods through the
Care Label Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10197v1
- Date: Fri, 21 May 2021 08:15:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:34:03.461877
- Title: Yes We Care! -- Certification for Machine Learning Methods through the
Care Label Framework
- Title（参考訳）: はい 気を付けます!
--care labelフレームワークによる機械学習手法の認定
- Authors: Katharina Morik and Helena Kotthaus and Lukas Heppe and Danny Heinrich
and Raphael Fischer and Sascha M\"ucke and Andreas Pauly and Matthias Jakobs
and Nico Piatkowski
- Abstract要約: 本稿では,ケアラベルによる学習方法の認定を行う統一フレームワークを提案する。
ケアラベルは簡単に理解でき、繊維ラベルや電子機器の不動産カードといった有名な証明書からインスピレーションを得ている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.189820825770516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning applications have become ubiquitous. Their applications from
machine embedded control in production over process optimization in diverse
areas (e.g., traffic, finance, sciences) to direct user interactions like
advertising and recommendations. This has led to an increased effort of making
machine learning trustworthy. Explainable and fair AI have already matured.
They address knowledgeable users and application engineers. However, there are
users that want to deploy a learned model in a similar way as their washing
machine. These stakeholders do not want to spend time understanding the model.
Instead, they want to rely on guaranteed properties. What are the relevant
properties? How can they be expressed to stakeholders without presupposing
machine learning knowledge? How can they be guaranteed for a certain
implementation of a model? These questions move far beyond the current
state-of-the-art and we want to address them here. We propose a unified
framework that certifies learning methods via care labels. They are easy to
understand and draw inspiration from well-known certificates like textile
labels or property cards of electronic devices. Our framework considers both,
the machine learning theory and a given implementation. We test the
implementation's compliance with theoretical properties and bounds. In this
paper, we illustrate care labels by a prototype implementation of a
certification suite for a selection of probabilistic graphical models.
- Abstract（参考訳）: 機械学習アプリケーションはユビキタスになった。
彼らの応用は、様々な分野(トラフィック、金融、科学など)におけるプロセス最適化よりも生産におけるマシン組み込み制御から、広告やレコメンデーションのようなユーザーインタラクションを誘導する。
これにより、機械学習を信頼できるものにする努力が増えた。
説明可能な公正なAIはすでに成熟しています。
彼らは知識のあるユーザとアプリケーションエンジニアに対処する。
しかし、学習したモデルを洗濯機と同じような方法でデプロイしたいユーザはいる。
これらのステークホルダーはモデルを理解するのに時間を費やしたくない。
代わりに、保証されたプロパティに依存したい。
関連する特性は何ですか?
機械学習の知識を前提にせずに、どのようにステークホルダーに表現できるのか?
モデルの特定の実装に対してどうやって保証できるのか?
これらの質問は現在の最先端を超えており、ここで対処したい。
本稿では,ケアラベルによる学習方法の認定を行う統一フレームワークを提案する。
彼らは、テキスタイルラベルや電子機器のプロパティカードといった有名な証明書を理解し、インスピレーションを引き出すのが簡単です。
我々のフレームワークは、機械学習理論と所定の実装の両方を考慮する。
理論的特性と境界に対する実装のコンプライアンスをテストする。
本稿では,確率的グラフィカルモデルの選択のための認証スイートのプロトタイプ実装によるケアラベルについて述べる。
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