論文の概要: OAK4XAI: Model towards Out-Of-Box eXplainable Artificial Intelligence
for Digital Agriculture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15104v1
- Date: Thu, 29 Sep 2022 21:20:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 15:33:59.207148
- Title: OAK4XAI: Model towards Out-Of-Box eXplainable Artificial Intelligence
for Digital Agriculture
- Title（参考訳）: OAK4XAI:デジタル農業におけるアウトオフボックスeXplainable AIのモデル
- Authors: Quoc Hung Ngo, Tahar Kechadi, Nhien-An Le-Khac
- Abstract要約: 我々は農業における知識を説明するために農業コンピューティングオントロジー(AgriComO)を構築した。
XAIは、意思決定と訓練されたAIモデルに対して、人間に理解可能な説明を提供しようとしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.286327408435937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent machine learning approaches have been effective in Artificial
Intelligence (AI) applications. They produce robust results with a high level
of accuracy. However, most of these techniques do not provide
human-understandable explanations for supporting their results and decisions.
They usually act as black boxes, and it is not easy to understand how decisions
have been made. Explainable Artificial Intelligence (XAI), which has received
much interest recently, tries to provide human-understandable explanations for
decision-making and trained AI models. For instance, in digital agriculture,
related domains often present peculiar or input features with no link to
background knowledge. The application of the data mining process on
agricultural data leads to results (knowledge), which are difficult to explain.
In this paper, we propose a knowledge map model and an ontology design as an
XAI framework (OAK4XAI) to deal with this issue. The framework does not only
consider the data analysis part of the process, but it takes into account the
semantics aspect of the domain knowledge via an ontology and a knowledge map
model, provided as modules of the framework. Many ongoing XAI studies aim to
provide accurate and verbalizable accounts for how given feature values
contribute to model decisions. The proposed approach, however, focuses on
providing consistent information and definitions of concepts, algorithms, and
values involved in the data mining models. We built an Agriculture Computing
Ontology (AgriComO) to explain the knowledge mined in agriculture. AgriComO has
a well-designed structure and includes a wide range of concepts and
transformations suitable for agriculture and computing domains.
- Abstract（参考訳）: 最近の機械学習アプローチは人工知能(AI)の応用に有効である。
高い精度で堅牢な結果が得られる。
しかしながら、これらの手法のほとんどは、結果と決定を支持するために人間に理解可能な説明を提供していない。
彼らは通常ブラックボックスとして振る舞うが、どのように意思決定が行われたかを理解するのは容易ではない。
説明可能な人工知能(XAI)は、意思決定と訓練されたAIモデルに対して、人間に理解可能な説明を提供しようとしている。
例えば、デジタル農業では、関連するドメインは、背景知識に関係のない特異または入力の特徴をしばしば提示する。
農業データへのデータマイニングプロセスの適用は、結果(知識)につながり、説明が難しい。
本稿では,この問題に対処するための知識マップモデルとXAIフレームワーク(OAK4XAI)としてのオントロジー設計を提案する。
フレームワークは、プロセスのデータ分析の部分だけでなく、フレームワークのモジュールとして提供されるオントロジーと知識マップモデルを通じて、ドメイン知識の意味論的な側面も考慮します。
進行中のxai研究の多くは、与えられた特徴値がモデル決定にどのように寄与するかを、正確かつ口頭で説明することを目的としている。
しかし、提案するアプローチは、データマイニングモデルに関わる概念、アルゴリズム、および値の一貫性のある情報と定義を提供することに焦点を当てている。
我々は農業における知識を説明するために農業コンピューティングオントロジー(AgriComO)を構築した。
AgriComOはよく設計された構造であり、農業やコンピューティング分野に適した幅広い概念と変換を含んでいる。
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