論文の概要: KAXAI: An Integrated Environment for Knowledge Analysis and Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00193v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 10:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 18:30:30.174699
• Title: KAXAI: An Integrated Environment for Knowledge Analysis and Explainable AI
• Title（参考訳）: KAXAI:知識分析と説明可能なAIの統合環境
• Authors: Saikat Barua, Dr. Sifat Momen
• Abstract要約: 本稿では,AutoML,XAI,合成データ生成を統合したシステムの設計について述べる。 このシステムは、複雑度を抽象化し、高いユーザビリティを提供しながら、機械学習のパワーをナビゲートし活用することができる。
• 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: In order to fully harness the potential of machine learning, it is crucial to establish a system that renders the field more accessible and less daunting for individuals who may not possess a comprehensive understanding of its intricacies. The paper describes the design of a system that integrates AutoML, XAI, and synthetic data generation to provide a great UX design for users. The system allows users to navigate and harness the power of machine learning while abstracting its complexities and providing high usability. The paper proposes two novel classifiers, Logistic Regression Forest and Support Vector Tree, for enhanced model performance, achieving 96\% accuracy on a diabetes dataset and 93\% on a survey dataset. The paper also introduces a model-dependent local interpreter called MEDLEY and evaluates its interpretation against LIME, Greedy, and Parzen. Additionally, the paper introduces LLM-based synthetic data generation, library-based data generation, and enhancing the original dataset with GAN. The findings on synthetic data suggest that enhancing the original dataset with GAN is the most reliable way to generate synthetic data, as evidenced by KS tests, standard deviation, and feature importance. The authors also found that GAN works best for quantitative datasets.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の可能性を十分に活用するためには、その複雑さを包括的に理解していない個人に対して、その分野をよりアクセスしやすくし、不安を少なくするシステムを確立することが不可欠である。 本稿では,automl,xai,synthetic data generationを統合し,ユーザのための優れたux設計を提供するシステムの設計について述べる。 このシステムは、ユーザが機械学習のパワーをナビゲートして活用し、その複雑さを抽象化し、高いユーザビリティを提供する。 本稿では,糖尿病データセットで96\%,サーベイデータセットで93\%,モデル性能の向上を目的としたロジスティック回帰フォレストとサポートベクターツリーの2つの新しい分類法を提案する。 論文はまた、モデル依存のローカルインタプリタであるmedleyを導入し、その解釈をlime、greedy、parzenに対して評価する。 さらに,LLMに基づく合成データ生成,ライブラリベースのデータ生成,GANによる元のデータセットの強化などを紹介する。 合成データの発見は、KSテストや標準偏差、特徴の重要性などによって証明されているように、元のデータセットをGANで拡張することが、合成データを生成する最も信頼性の高い方法であることを示している。 著者らは、GANが定量的データセットに最適であることも見出した。

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