論文の概要: XAIport: A Service Framework for the Early Adoption of XAI in AI Model Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16858v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 15:22:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 20:44:21.783378
- Title: XAIport: A Service Framework for the Early Adoption of XAI in AI Model Development
- Title（参考訳）: XAIport:AIモデル開発におけるXAIの早期導入のためのサービスフレームワーク
- Authors: Zerui Wang, Yan Liu, Abishek Arumugam Thiruselvi, Abdelwahab Hamou-Lhadj,
- Abstract要約: 本稿では、説明可能なAI(XAI)の早期導入について、3つの特性に焦点をあてて提案する。
我々は、XAIのフレームワークであるXAIportをOpen APIにカプセル化し、モデル品質保証を学習するための観察として初期の説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.196813936746303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we propose the early adoption of Explainable AI (XAI) with a focus on three properties: Quality of explanation, the explanation summaries should be consistent across multiple XAI methods; Architectural Compatibility, for effective integration in XAI, the architecture styles of both the XAI methods and the models to be explained must be compatible with the framework; Configurable operations, XAI explanations are operable, akin to machine learning operations. Thus, an explanation for AI models should be reproducible and tractable to be trustworthy. We present XAIport, a framework of XAI microservices encapsulated into Open APIs to deliver early explanations as observation for learning model quality assurance. XAIport enables configurable XAI operations along with machine learning development. We quantify the operational costs of incorporating XAI with three cloud computer vision services on Microsoft Azure Cognitive Services, Google Cloud Vertex AI, and Amazon Rekognition. Our findings show comparable operational costs between XAI and traditional machine learning, with XAIport significantly improving both cloud AI model performance and explanation stability.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,説明の質,説明の要約は複数のXAIメソッド間で整合性を持つべきであること,アーキテクチャの適合性,XAIメソッドと説明すべきモデルの両方のアーキテクチャスタイルは,フレームワークと互換性がなければならないこと,構成可能な操作,XAIの説明は,機械学習操作と同じような操作性を持つこと,の3点に着目して,説明可能なAI(XAI)の早期導入を提案する。
したがって、AIモデルの説明は再現可能であるべきであり、信頼できるものにすべきである。
我々は、XAIマイクロサービスのフレームワークであるXAIportをOpen APIにカプセル化し、モデル品質保証を学習するための観察として、初期の説明を提供する。
XAIportは、機械学習開発とともに構成可能なXAI操作を可能にする。
XAIをMicrosoft Azure Cognitive Services、Google Cloud Vertex AI、Amazon Rekognitionの3つのクラウドコンピュータビジョンサービスに組み込むことの運用コストを定量化する。
XAIportは、クラウドAIモデルの性能と説明安定性の両方を大幅に改善する。
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