論文の概要: Position: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03348v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:05:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:41:32.792546
• Title: Position: A Call to Action for a Human-Centered AutoML Paradigm
• Title（参考訳）: ポジション:人間中心のAutoMLパラダイムに対する行動呼び出し
• Authors: Marius Lindauer, Florian Karl, Anne Klier, Julia Moosbauer, Alexander Tornede, Andreas Mueller, Frank Hutter, Matthias Feurer, Bernd Bischl,
• Abstract要約: 自動機械学習(AutoML)は、機械学習(ML)を自動かつ効率的に構成する基本的目的を中心に形成された。 AutoMLの完全な可能性を解き放つ鍵は、現在探索されていないAutoMLシステムとのユーザインタラクションの側面に対処することにある、と私たちは主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.78883610871867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated machine learning (AutoML) was formed around the fundamental objectives of automatically and efficiently configuring machine learning (ML) workflows, aiding the research of new ML algorithms, and contributing to the democratization of ML by making it accessible to a broader audience. Over the past decade, commendable achievements in AutoML have primarily focused on optimizing predictive performance. This focused progress, while substantial, raises questions about how well AutoML has met its broader, original goals. In this position paper, we argue that a key to unlocking AutoML's full potential lies in addressing the currently underexplored aspect of user interaction with AutoML systems, including their diverse roles, expectations, and expertise. We envision a more human-centered approach in future AutoML research, promoting the collaborative design of ML systems that tightly integrates the complementary strengths of human expertise and AutoML methodologies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(AutoML)は、機械学習(ML)ワークフローを自動かつ効率的に構成し、新しいMLアルゴリズムの研究を支援し、より広い聴衆にアクセスできるようにすることで、MLの民主化に寄与する、という基本的な目的に基づいて設立された。 過去10年間、AutoMLの賞賛に値する成果は主に予測パフォーマンスの最適化に重点を置いてきた。 この焦点が当てられた進歩は、実質的には、AutoMLがより広い、当初の目標をどの程度達成したかという疑問を提起する。 このポジションペーパーでは、AutoMLの完全な可能性を解き放つ鍵は、さまざまな役割、期待、専門知識を含む、AutoMLシステムとのユーザインタラクションの現在未解決の側面に対処することにある、と論じる。 我々は、将来のAutoML研究においてより人間中心のアプローチを構想し、人間の専門知識とAutoML方法論の補完的強みを密に統合するMLシステムの協調設計を促進する。

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