論文の概要: Toward a Taxonomy of Trust for Probabilistic Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03270v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 21:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 16:06:11.361251
• Title: Toward a Taxonomy of Trust for Probabilistic Machine Learning
• Title（参考訳）: 確率的機械学習のための信頼の分類に向けて
• Authors: Tamara Broderick, Andrew Gelman, Rachael Meager, Anna L. Smith, Tian Zheng
• Abstract要約: 分析における信頼が崩壊する可能性のある分類法を開発する。 信頼が各ステップでどのように失敗するかを詳述し、私たちの分類を2つのケーススタディで説明します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.14411512228185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic machine learning increasingly informs critical decisions in medicine, economics, politics, and beyond. We need evidence to support that the resulting decisions are well-founded. To aid development of trust in these decisions, we develop a taxonomy delineating where trust in an analysis can break down: (1) in the translation of real-world goals to goals on a particular set of available training data, (2) in the translation of abstract goals on the training data to a concrete mathematical problem, (3) in the use of an algorithm to solve the stated mathematical problem, and (4) in the use of a particular code implementation of the chosen algorithm. We detail how trust can fail at each step and illustrate our taxonomy with two case studies: an analysis of the efficacy of microcredit and The Economist's predictions of the 2020 US presidential election. Finally, we describe a wide variety of methods that can be used to increase trust at each step of our taxonomy. The use of our taxonomy highlights steps where existing research work on trust tends to concentrate and also steps where establishing trust is particularly challenging.
• Abstract（参考訳）: 確率論的機械学習は、医学、経済学、政治などの重要な決定を通知する。 結果の決定が十分に確立されていることを支持する証拠が必要です。 これらの決定における信頼の発達を支援するために,(1)利用可能なトレーニングデータの特定のセットにおける目標に対する現実の目標の翻訳において,(2)訓練データに関する抽象的な目標の具体的な数学的問題への翻訳において,(3)アルゴリズムを用いた数学的問題の解法において,(4)選択されたアルゴリズムの特定のコード実装において,分析における信頼が崩壊する可能性のある分類法を開発する。 我々は、それぞれの段階において信頼がいかに失敗するかを詳述し、私たちの分類学を2つのケーススタディで説明する: マイクロクレジットの有効性の分析と、2020年の米大統領選挙に関するThe Economistの予測。 最後に,分類の各ステップにおいて,信頼度を高めるために使用できる多種多様な手法について述べる。 我々の分類学の利用は、既存の信頼研究が集中する傾向にあるステップと、信頼を確立することが特に難しいステップを強調します。

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