論文の概要: WebSHAP: Towards Explaining Any Machine Learning Models Anywhere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09545v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:56:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:08:38.846052
• Title: WebSHAP: Towards Explaining Any Machine Learning Models Anywhere
• Title（参考訳）: WebSHAP: あらゆる機械学習モデルの説明を目指す
• Authors: Zijie J. Wang, Duen Horng Chau
• Abstract要約: 我々は,最新のモデルに依存しない説明可能性技術 SHAP を Web 環境に適用する最初のブラウザ内ツールである WebSHAP を提案する。 我々のオープンソースツールは、クライアントサイドのハードウェア機能を利用するWebGLのようなモダンなWeb技術で開発されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.883867498610172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning (ML) is increasingly integrated into our everyday Web experience, there is a call for transparent and explainable web-based ML. However, existing explainability techniques often require dedicated backend servers, which limit their usefulness as the Web community moves toward in-browser ML for lower latency and greater privacy. To address the pressing need for a client-side explainability solution, we present WebSHAP, the first in-browser tool that adapts the state-of-the-art model-agnostic explainability technique SHAP to the Web environment. Our open-source tool is developed with modern Web technologies such as WebGL that leverage client-side hardware capabilities and make it easy to integrate into existing Web ML applications. We demonstrate WebSHAP in a usage scenario of explaining ML-based loan approval decisions to loan applicants. Reflecting on our work, we discuss the opportunities and challenges for future research on transparent Web ML. WebSHAP is available at https://github.com/poloclub/webshap.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニング(ML)が日々のWebエクスペリエンスに統合されるにつれて、透過的で説明可能なWebベースのMLが求められます。 しかし、既存の説明可能性のテクニックは、しばしば専用のバックエンドサーバーを必要とするため、Webコミュニティがレイテンシの低減とプライバシー向上のためにブラウザ内MLに向かっているため、その有用性を制限している。 クライアント側の説明可能性ソリューションの必要性に対処するため、WebSHAPは、最先端のモデルに依存しない説明可能性技術SHAPをWeb環境に適用する最初のブラウザ内ツールである。 私たちのオープンソースツールは、クライアントサイドのハードウェア機能を活用し、既存のWeb MLアプリケーションに簡単に統合できるWebGLのようなモダンなWeb技術で開発されています。 ローン申請者にmlベースのローン承認決定を説明する利用シナリオでwebshapを示す。 研究成果を振り返って,透明なWeb MLに関する今後の研究の機会と課題について論じる。 WebSHAPはhttps://github.com/poloclub/webshapで入手できる。

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