Fugu-MT 論文翻訳(概要): Principled Diverse Counterfactuals in Multilinear Models

論文の概要: Principled Diverse Counterfactuals in Multilinear Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06467v1
Date: Mon, 17 Jan 2022 15:20:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-20 09:20:44.150676
Title: Principled Diverse Counterfactuals in Multilinear Models
Title（参考訳）: マルチリニアモデルにおける原理的多種多様な反事実
Authors: Ioannis Papantonis, Vaishak Belle
Abstract要約: 機械学習アプリケーションは多数のリアルタイムタスクを自動化し、プライベートとパブリックの両方を改善している。しかし、多くの最先端モデルのブラックボックスの性質は、モデル検証の課題を招いている。本稿では,ランダムフォレストとベイズネットワークを含む広範クラスである多線形モデルから,多様な対実的説明を生成する方法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.47276164048813
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning (ML) applications have automated numerous real-life tasks, improving both private and public life. However, the black-box nature of many state-of-the-art models poses the challenge of model verification; how can one be sure that the algorithm bases its decisions on the proper criteria, or that it does not discriminate against certain minority groups? In this paper we propose a way to generate diverse counterfactual explanations from multilinear models, a broad class which includes Random Forests, as well as Bayesian Networks.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アプリケーションは、多数の実生活タスクを自動化し、プライベートとパブリック両方の生活を改善している。しかし、多くの最先端モデルのブラックボックス性は、モデル検証の課題を提起する。アルゴリズムが適切な基準に基づいて決定を下すか、あるいは特定の少数派グループと判別しないか、どのように確かめることができるのか? 本稿では,ランダム林を含む広いクラスであるマルチリニアモデルとベイズネットワークから,多様な反事実的説明を生成する手法を提案する。

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