論文の概要: AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09688v1
- Date: Sun, 19 Feb 2023 23:06:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 17:04:05.136299
- Title: AutoDOViz: Human-Centered Automation for Decision Optimization
- Title(参考訳): AutoDOViz: 意思決定最適化のための人間中心の自動化
- Authors: Daniel Karl I. Weidele, Shazia Afzal, Abel N. Valente, Cole Makuch,
Owen Cornec, Long Vu, Dharmashankar Subramanian, Werner Geyer, Rahul Nair,
Inge Vejsbjerg, Radu Marinescu, Paulito Palmes, Elizabeth M. Daly, Loraine
Franke, Daniel Haehn
- Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)を用いた自動意思決定最適化(AutoDO)のための対話型ユーザインタフェースAutoDOVizを提案する。
我々は,DO実践者とビジネスコンサルタントとの半構造化専門家インタビューから得られた知見を報告する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.114066563594125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present AutoDOViz, an interactive user interface for automated decision
optimization (AutoDO) using reinforcement learning (RL). Decision optimization
(DO) has classically being practiced by dedicated DO researchers where experts
need to spend long periods of time fine tuning a solution through
trial-and-error. AutoML pipeline search has sought to make it easier for a data
scientist to find the best machine learning pipeline by leveraging automation
to search and tune the solution. More recently, these advances have been
applied to the domain of AutoDO, with a similar goal to find the best
reinforcement learning pipeline through algorithm selection and parameter
tuning. However, Decision Optimization requires significantly more complex
problem specification when compared to an ML problem. AutoDOViz seeks to lower
the barrier of entry for data scientists in problem specification for
reinforcement learning problems, leverage the benefits of AutoDO algorithms for
RL pipeline search and finally, create visualizations and policy insights in
order to facilitate the typical interactive nature when communicating problem
formulation and solution proposals between DO experts and domain experts. In
this paper, we report our findings from semi-structured expert interviews with
DO practitioners as well as business consultants, leading to design
requirements for human-centered automation for DO with RL. We evaluate a system
implementation with data scientists and find that they are significantly more
open to engage in DO after using our proposed solution. AutoDOViz further
increases trust in RL agent models and makes the automated training and
evaluation process more comprehensible. As shown for other automation in ML
tasks, we also conclude automation of RL for DO can benefit from user and
vice-versa when the interface promotes human-in-the-loop.
- Abstract(参考訳): 本稿では、強化学習(RL)を用いた自動意思決定最適化(AutoDO)のための対話型ユーザインタフェースであるAutoDOVizを提案する。
決定最適化(DO)は、専門家が試行錯誤を通じてソリューションを微調整するのに長い時間を要するDO研究者によって古典的に実践されている。
AutoMLパイプライン検索は、ソリューションの検索とチューニングに自動化を活用することで、データサイエンティストが最適な機械学習パイプラインを見つけるのを容易にすることを目指している。
最近では、これらの進歩がAutoDOのドメインに適用され、アルゴリズムの選択とパラメータチューニングを通じて、最高の強化学習パイプラインを見つけることを目標としている。
しかし、決定最適化はML問題と比較してはるかに複雑な問題仕様を必要とする。
AutoDOVizは、強化学習問題のための問題仕様におけるデータサイエンティストの参入障壁を低くし、RLパイプライン探索のためのAutoDOアルゴリズムの利点を活用し、最後に、問題定式化とドメインの専門家とソリューション提案をコミュニケーションする際の典型的なインタラクティブな性質を促進するために、可視化とポリシーの洞察を作成する。
本稿では,DO実践者とビジネスコンサルタントとの半構造化専門家インタビューから得られた知見を報告する。
我々は,データサイエンティストによるシステム実装を評価し,提案するソリューションを用いた場合,その実装がよりオープンであることを確認した。
AutoDOVizはさらにRLエージェントモデルの信頼性を高め、自動トレーニングと評価プロセスをより理解できるようにする。
MLタスクにおける他の自動化について示すように、インターフェイスがヒューマン・イン・ザ・ループを促進する場合、ユーザとリバーサの恩恵を受けることができると結論付けている。
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