論文の概要: Notes on Applicability of Explainable AI Methods to Machine Learning Models Using Features Extracted by Persistent Homology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09780v1
• Date: Sun, 15 Oct 2023 08:56:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 18:10:11.969744
• Title: Notes on Applicability of Explainable AI Methods to Machine Learning Models Using Features Extracted by Persistent Homology
• Title（参考訳）: 永続ホモロジーで抽出した特徴を用いた機械学習モデルへの説明可能なAI手法の適用性について
• Authors: Naofumi Hama
• Abstract要約: 永続ホモロジー(PH)は機械学習に広く応用されている。 比較的単純なダウンストリーム機械学習モデルで十分なレベルの精度を達成する能力は、これらの抽出された特徴を処理する際に、パイプラインの優れた解釈可能性の基盤となる。 本稿では,このPH-MLパイプラインへの説明可能なAI手法の適用の可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data analysis that uses the output of topological data analysis as input for machine learning algorithms has been the subject of extensive research. This approach offers a means of capturing the global structure of data. Persistent homology (PH), a common methodology within the field of TDA, has found wide-ranging applications in machine learning. One of the key reasons for the success of the PH-ML pipeline lies in the deterministic nature of feature extraction conducted through PH. The ability to achieve satisfactory levels of accuracy with relatively simple downstream machine learning models, when processing these extracted features, underlines the pipeline's superior interpretability. However, it must be noted that this interpretation has encountered issues. Specifically, it fails to accurately reflect the feasible parameter region in the data generation process, and the physical or chemical constraints that restrict this process. Against this backdrop, we explore the potential application of explainable AI methodologies to this PH-ML pipeline. We apply this approach to the specific problem of predicting gas adsorption in metal-organic frameworks and demonstrate that it can yield suggestive results. The codes to reproduce our results are available at https://github.com/naofumihama/xai_ph_ml
• Abstract（参考訳）: トポロジカルデータ解析の出力を機械学習アルゴリズムの入力として利用するデータ解析は、広範な研究の対象となっている。 このアプローチは、データのグローバル構造をキャプチャする手段を提供する。 TDA分野における一般的な方法論である Persistent homology (PH) は、機械学習に広く応用されている。 PH-MLパイプラインの成功のおもな理由の1つは、PHを通して行われる特徴抽出の決定論的性質にある。比較的単純な下流機械学習モデルで十分な精度を達成する能力は、抽出された特徴を処理する際に、パイプラインの優れた解釈可能性の基盤となる。 しかし、この解釈が問題に遭遇したことに注意する必要がある。 具体的には、データ生成プロセスにおける実現可能なパラメータ領域と、このプロセスを制限する物理的または化学的制約を正確に反映することができない。 この背景から、このPH-MLパイプラインへの説明可能なAI方法論の適用の可能性を探る。 本手法は, 金属-有機系におけるガス吸着の予測問題に適用し, 提案的な結果が得られることを示す。 結果はhttps://github.com/naofumihama/xai_ph_mlで再生できます。

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