論文の概要: Model-Agnostic Interpretation Framework in Machine Learning: A
Comparative Study in NBA Sports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02630v1
- Date: Fri, 5 Jan 2024 04:25:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 16:07:50.542966
- Title: Model-Agnostic Interpretation Framework in Machine Learning: A
Comparative Study in NBA Sports
- Title（参考訳）: 機械学習におけるモデル非依存解釈フレームワーク--nbaスポーツにおける比較研究
- Authors: Shun Liu
- Abstract要約: 本稿では,モデル性能と解釈可能性のトレードオフを整理する,革新的な枠組みを提案する。
我々のアプローチは高次元データに対するモジュラー操作を中心とし、解釈可能性を維持しながらエンドツーエンドの処理を可能にする。
我々は、我々のフレームワークを広範囲にテストし、計算効率と解釈可能性のバランスをとる上で、その優れた効果を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2937071029942259
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The field of machine learning has seen tremendous progress in recent years,
with deep learning models delivering exceptional performance across a range of
tasks. However, these models often come at the cost of interpretability, as
they operate as opaque "black boxes" that obscure the rationale behind their
decisions. This lack of transparency can limit understanding of the models'
underlying principles and impede their deployment in sensitive domains, such as
healthcare or finance. To address this challenge, our research team has
proposed an innovative framework designed to reconcile the trade-off between
model performance and interpretability. Our approach is centered around modular
operations on high-dimensional data, which enable end-to-end processing while
preserving interpretability. By fusing diverse interpretability techniques and
modularized data processing, our framework sheds light on the decision-making
processes of complex models without compromising their performance. We have
extensively tested our framework and validated its superior efficacy in
achieving a harmonious balance between computational efficiency and
interpretability. Our approach addresses a critical need in contemporary
machine learning applications by providing unprecedented insights into the
inner workings of complex models, fostering trust, transparency, and
accountability in their deployment across diverse domains.
- Abstract（参考訳）: 近年、機械学習の分野は大きな進歩を遂げており、ディープラーニングモデルはさまざまなタスクで非常に優れたパフォーマンスを提供している。
しかし、これらのモデルは、しばしば解釈可能性のコストを伴い、不透明な「黒い箱」として動作し、彼らの決定の背後にある根拠を曖昧にする。
この透明性の欠如は、モデルの基本原則の理解を制限し、医療や財務といった機密性の高い分野への展開を妨げる可能性がある。
この課題に対処するため、我々の研究チームは、モデル性能と解釈可能性の間のトレードオフを緩和する革新的なフレームワークを提案しました。
本手法は,高次元データのモジュラー操作を中心とし,解釈性を保ちながらエンドツーエンド処理を実現する。
多様な解釈技術とモジュール化されたデータ処理を組み合わせることで、我々のフレームワークは、複雑なモデルの意思決定プロセスに、パフォーマンスを損なうことなく光を当てます。
我々はこの枠組みを広範囲に検証し,計算効率と解釈可能性の調和性を達成する上で,その優れた効果を検証した。
当社のアプローチは、複雑なモデルの内部動作に対する前例のない洞察を提供し、さまざまなドメインにまたがるデプロイメントにおける信頼、透明性、説明責任を育むことによって、現代の機械学習アプリケーションにおける重要なニーズに対処します。
関連論文リスト
- Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。
本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z) - Explainable Deep Learning Framework for Human Activity Recognition [3.9146761527401424]
本稿では,HARモデルの解釈性と有効性を高めるモデル非依存フレームワークを提案する。
競争力のあるデータ拡張を実装することで、我々のフレームワークはモデル決定の直感的でアクセスしやすい説明を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T11:59:55Z) - Investigating the Role of Instruction Variety and Task Difficulty in Robotic Manipulation Tasks [50.75902473813379]
本研究は、そのようなモデルの一般化能力における命令と入力の役割を体系的に検証する包括的評価フレームワークを導入する。
提案フレームワークは,極度の命令摂動に対するマルチモーダルモデルのレジリエンスと,観測的変化に対する脆弱性を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-04T14:36:49Z) - Enhancing Fairness and Performance in Machine Learning Models: A Multi-Task Learning Approach with Monte-Carlo Dropout and Pareto Optimality [1.5498930424110338]
本研究では,モデル不確実性を利用した機械学習におけるバイアス軽減手法を提案する。
提案手法では,モンテカルロ・ドロップアウト(MC)と組み合わせたマルチタスク学習(MTL)フレームワークを用いて,保護ラベルに関連する予測の不確実性を評価・緩和する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T04:17:50Z) - Corpus Considerations for Annotator Modeling and Scaling [9.263562546969695]
一般的に使われているユーザトークンモデルは、より複雑なモデルよりも一貫して優れています。
以上の結果から,コーパス統計とアノテータモデリング性能の関係が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T22:27:24Z) - Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing
InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric [4.362293468843233]
分類精度と解釈可能性の両方を向上するモデルであるInterpreTabNetを導入する。
また,モデルの解釈可能性の安定性を定量的に評価する新しい評価指標であるInterpreStabilityを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T15:04:13Z) - Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。
我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z) - Large Language Models with Controllable Working Memory [64.71038763708161]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の一連のブレークスルーをもたらした。
これらのモデルをさらに切り離すのは、事前訓練中に内在する膨大な量の世界的知識だ。
モデルの世界知識が、文脈で提示された事実情報とどのように相互作用するかは、まだ解明されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T18:58:29Z) - Exploring the Trade-off between Plausibility, Change Intensity and
Adversarial Power in Counterfactual Explanations using Multi-objective
Optimization [73.89239820192894]
自動対物生成は、生成した対物インスタンスのいくつかの側面を考慮すべきである。
本稿では, 対実例生成のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T15:02:53Z) - Towards Interpretable Deep Reinforcement Learning Models via Inverse
Reinforcement Learning [27.841725567976315]
本稿では,逆逆強化学習を利用した新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、強化学習モデルによる決定のグローバルな説明を提供する。
モデルの意思決定過程を要約することで、モデルが従う直感的な傾向を捉える。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T17:01:59Z) - DIME: Fine-grained Interpretations of Multimodal Models via Disentangled
Local Explanations [119.1953397679783]
我々は,マルチモーダルモデルの解釈における最先端化に注力する。
提案手法であるDIMEは,マルチモーダルモデルの高精度かつきめ細かな解析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T20:52:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。