論文の概要: Trustworthy Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08215v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 11:04:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 11:50:46.227832
• Title: Trustworthy Machine Learning
• Title（参考訳）: 信頼できる機械学習
• Authors: B\'alint Mucs\'anyi and Michael Kirchhof and Elisa Nguyen and Alexander Rubinstein and Seong Joon Oh
• Abstract要約: 信頼に値する機械学習(TML)に関する教科書は、TMLの4つの重要なトピックの理論的および技術的な背景をカバーしている。 本稿では、上記の分野に関する重要な古典的・現代的な研究論文について論じ、その基礎となる直観を解明し、接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.08542102068706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning technology gets applied to actual products and solutions, new challenges have emerged. Models unexpectedly fail to generalize to small changes in the distribution, tend to be confident on novel data they have never seen, or cannot communicate the rationale behind their decisions effectively with the end users. Collectively, we face a trustworthiness issue with the current machine learning technology. This textbook on Trustworthy Machine Learning (TML) covers a theoretical and technical background of four key topics in TML: Out-of-Distribution Generalization, Explainability, Uncertainty Quantification, and Evaluation of Trustworthiness. We discuss important classical and contemporary research papers of the aforementioned fields and uncover and connect their underlying intuitions. The book evolved from the homonymous course at the University of T\"ubingen, first offered in the Winter Semester of 2022/23. It is meant to be a stand-alone product accompanied by code snippets and various pointers to further sources on topics of TML. The dedicated website of the book is https://trustworthyml.io/.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術が実際の製品やソリューションに適用されるにつれ、新たな課題が生まれている。 予期せず、モデルはディストリビューションの小さな変更に一般化できず、見たことのない新しいデータに自信を持つ傾向にあり、あるいはエンドユーザと効率的に意思決定の背後にある根拠を伝えることができない。 全体として、現在の機械学習技術には信頼性の問題があります。 信頼に値する機械学習(TML)に関する教科書は、TMLの4つの主要なトピックの理論的および技術的な背景をカバーしている。 上記の分野の古典的・現代的研究論文を議論し,その基礎となる直観を解明し,結びつける。 この本は2022/23年の冬季学期で初めて提示されたT\'ubingen大学の同名コースから発展した。 コードスニペットとさまざまなポインタを伴って、TMLのトピックに関するさらなる情報源を提供するスタンドアロン製品である。 本書の専用ウェブサイトはhttps://trustworthyml.io/。

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