論文の概要: AcME-AD: Accelerated Model Explanations for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01245v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 16:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:42:18.016859
• Title: AcME-AD: Accelerated Model Explanations for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: AcME-AD: 異常検出のための加速モデル記述法
• Authors: Valentina Zaccaria, David Dandolo, Chiara Masiero, Gian Antonio Susto
• Abstract要約: AcME-ADは相互運用性のためのモデルに依存しない効率的なソリューションです。 ローカルな特徴重要度スコアと、各異常に寄与する要因を隠蔽するWhat-if分析ツールを提供する。 本稿では,AcME-ADの基礎とその既存手法に対する利点を解明し,合成データと実データの両方を用いて,その有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.702288833888639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pursuing fast and robust interpretability in Anomaly Detection is crucial, especially due to its significance in practical applications. Traditional Anomaly Detection methods excel in outlier identification but are often black-boxes, providing scant insights into their decision-making process. This lack of transparency compromises their reliability and hampers their adoption in scenarios where comprehending the reasons behind anomaly detection is vital. At the same time, getting explanations quickly is paramount in practical scenarios. To bridge this gap, we present AcME-AD, a novel approach rooted in Explainable Artificial Intelligence principles, designed to clarify Anomaly Detection models for tabular data. AcME-AD transcends the constraints of model-specific or resource-heavy explainability techniques by delivering a model-agnostic, efficient solution for interoperability. It offers local feature importance scores and a what-if analysis tool, shedding light on the factors contributing to each anomaly, thus aiding root cause analysis and decision-making. This paper elucidates AcME-AD's foundation, its benefits over existing methods, and validates its effectiveness with tests on both synthetic and real datasets. AcME-AD's implementation and experiment replication code is accessible in a public repository.
• Abstract（参考訳）: 異常検出における高速かつ堅牢な解釈可能性の獲得は,特に実用化における意義から重要である。 従来の異常検出手法は、異常識別に優れているが、しばしばブラックボックスであり、意思決定プロセスに関する見識が乏しい。 この透明性の欠如は、信頼性を損なうと同時に、異常検出の背景にある理由を理解できないシナリオへの採用を妨げます。 同時に、説明を素早く得ることが、実用的なシナリオでは最重要となる。 このギャップを埋めるために、表データに対する異常検出モデルを明らかにするために設計された、説明可能な人工知能の原則に根ざした新しいアプローチであるAcME-ADを提案する。 AcME-ADは、相互運用性のためのモデルに依存しない効率的なソリューションを提供することによって、モデル固有またはリソース重大な説明可能性技術の制約を超越します。 ローカルな特徴重要度スコアとWhat-if分析ツールを提供し、各異常に寄与する要因に光を当て、根本原因分析と意思決定を支援する。 本稿では,AcME-ADの基礎とその既存手法に対する利点を解明し,合成データと実データの両方を用いて,その有効性を検証する。 AcME-ADの実装と実験用のレプリケーションコードは、パブリックリポジトリからアクセス可能である。

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