論文の概要: A Time Series Approach to Explainability for Neural Nets with Applications to Risk-Management and Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02906v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 12:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 18:12:22.398360
• Title: A Time Series Approach to Explainability for Neural Nets with Applications to Risk-Management and Fraud Detection
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの説明可能性に関する時系列的アプローチとリスク管理とフラッド検出への応用
• Authors: Marc Wildi and Branka Hadji Misheva
• Abstract要約: 技術に対する信頼は、予測の背後にある根拠を理解することによって実現される。 横断的なデータの場合、古典的なXAIアプローチはモデルの内部動作に関する貴重な洞察をもたらす可能性がある。 本稿では、データの自然時間順序を保存・活用する深層学習のための新しいXAI手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is creating one of the biggest revolution across technology driven application fields. For the finance sector, it offers many opportunities for significant market innovation and yet broad adoption of AI systems heavily relies on our trust in their outputs. Trust in technology is enabled by understanding the rationale behind the predictions made. To this end, the concept of eXplainable AI emerged introducing a suite of techniques attempting to explain to users how complex models arrived at a certain decision. For cross-sectional data classical XAI approaches can lead to valuable insights about the models' inner workings, but these techniques generally cannot cope well with longitudinal data (time series) in the presence of dependence structure and non-stationarity. We here propose a novel XAI technique for deep learning methods which preserves and exploits the natural time ordering of the data.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、テクノロジー駆動のアプリケーション分野における最大の革命の1つになっている。 金融分野では、大きな市場革新の機会がたくさんあるが、aiシステムの広範な採用は、私たちのアウトプットに対する信頼に大きく依存している。 技術に対する信頼は、予測の背後にある根拠を理解することによって実現される。 この目的のために、eXplainable AIの概念が登場し、ある決定に複雑なモデルがどのように到達したかをユーザに説明しようとする一連のテクニックが導入された。 断面データの場合、古典的なXAIアプローチはモデルの内部動作に関する貴重な洞察をもたらすが、これらの手法は概して依存構造や非定常性の存在下での長手データ(時系列)にうまく対応できない。 本稿では,データの自然時間順序を保存・活用する深層学習手法のための新しいxai手法を提案する。

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