論文の概要: Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00899v3
• Date: Tue, 13 Feb 2024 15:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 18:17:23.316729
• Title: Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees
• Title（参考訳）: 予測可能な性能保証を伴うAIエラー訂正のための弱教師付き学習者
• Authors: Ivan Y. Tyukin, Tatiana Tyukina, Daniel van Helden, Zedong Zheng, Evgeny M. Mirkes, Oliver J. Sutton, Qinghua Zhou, Alexander N. Gorban, Penelope Allison
• Abstract要約: 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。 これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助的なマップである。 この作業の重要な技術的焦点は、誤った判断の可能性を限定して、これらの新しいAI修正器のパフォーマンス保証を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.36817319051697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new methodology for handling AI errors by introducing weakly supervised AI error correctors with a priori performance guarantees. These AI correctors are auxiliary maps whose role is to moderate the decisions of some previously constructed underlying classifier by either approving or rejecting its decisions. The rejection of a decision can be used as a signal to suggest abstaining from making a decision. A key technical focus of the work is in providing performance guarantees for these new AI correctors through bounds on the probabilities of incorrect decisions. These bounds are distribution agnostic and do not rely on assumptions on the data dimension. Our empirical example illustrates how the framework can be applied to improve the performance of an image classifier in a challenging real-world task where training data are scarce.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。 これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助マップである。 決定の拒絶は、決定の棄却を示唆する信号として用いることができる。 この作業の重要な技術的焦点は、不正確な決定の確率の限界を通して、これらの新しいai修正者のパフォーマンス保証を提供することである。 これらの境界は分布非依存であり、データ次元の仮定に依存しない。 私たちの経験的な例は、トレーニングデータが不足している実世界の課題において、画像分類器のパフォーマンス向上にフレームワークを適用する方法を示している。

関連論文リスト

• Rationale-Aware Answer Verification by Pairwise Self-Evaluation [11.763229353978321]
  信頼性のある検証器の訓練には,最終回答の正しさに加えて,有理数の有効性の確保が必要であることを示す。 本結果から, 信頼性検証には, 正解の正確性に加えて, 有理数の有効性の確保が必要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T08:53:00Z)
• Expectation Alignment: Handling Reward Misspecification in the Presence of Expectation Mismatch [19.03141646688652]
  我々は、人間のAIエージェントに対する信念である心の理論を基礎として、公式な説明的枠組みを開発する。 ユーザからの期待を推測するために,特定報酬を用いた対話型アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T19:43:37Z)
• Understanding and Mitigating Classification Errors Through Interpretable Token Patterns [58.91023283103762]
  容易に解釈可能な用語でエラーを特徴付けることは、分類器が体系的なエラーを起こす傾向にあるかどうかを洞察する。 正しい予測と誤予測を区別するトークンのパターンを発見することを提案する。 提案手法であるPremiseが実際によく動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T00:24:26Z)
• Online Decision Mediation [72.80902932543474]
  意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。 臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:59:43Z)
• Stochastic Methods for AUC Optimization subject to AUC-based Fairness Constraints [51.12047280149546]
  公正な予測モデルを得るための直接的なアプローチは、公正な制約の下で予測性能を最適化することでモデルを訓練することである。 フェアネスを考慮した機械学習モデルのトレーニング問題を,AUCに基づくフェアネス制約のクラスを対象とする最適化問題として定式化する。 フェアネス測定値の異なる実世界のデータに対するアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-23T22:29:08Z)
• Calibrating AI Models for Wireless Communications via Conformal Prediction [55.47458839587949]
  コンフォーマル予測は,通信システムにおけるAIの設計に初めて適用される。 本稿では,形式的校正保証付き決定を生成するAIモデルを得るための一般フレームワークとしての共形予測の適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T12:52:23Z)
• Decision Rule Elicitation for Domain Adaptation [93.02675868486932]
  ヒトインザループ機械学習は、専門家からラベルを引き出すために人工知能(AI)で広く使用されています。 この作業では、専門家が意思決定を説明する決定ルールを作成できるようにします。 決定規則の適用はアルゴリズムのドメイン適応を改善し、専門家の知識をAIモデルに広めるのに役立つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T08:07:22Z)

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。