論文の概要: Interactive Counterfactual Generation for Univariate Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10633v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 08:19:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 14:34:27.231068
- Title: Interactive Counterfactual Generation for Univariate Time Series
- Title（参考訳）: 一様時系列の相互対数生成
- Authors: Udo Schlegel, Julius Rauscher, Daniel A. Keim,
- Abstract要約: 私たちのアプローチは、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスの透明性と理解を高めることを目的としています。
提案手法は,提案するデータポイントとユーザインタラクションを抽象化することにより,直感的な事実説明の生成を容易にする。
本手法をECG5000ベンチマークデータセットを用いて検証し,解釈可能性と時系列分類のユーザ理解の大幅な向上を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.331969743532515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose an interactive methodology for generating counterfactual explanations for univariate time series data in classification tasks by leveraging 2D projections and decision boundary maps to tackle interpretability challenges. Our approach aims to enhance the transparency and understanding of deep learning models' decision processes. The application simplifies the time series data analysis by enabling users to interactively manipulate projected data points, providing intuitive insights through inverse projection techniques. By abstracting user interactions with the projected data points rather than the raw time series data, our method facilitates an intuitive generation of counterfactual explanations. This approach allows for a more straightforward exploration of univariate time series data, enabling users to manipulate data points to comprehend potential outcomes of hypothetical scenarios. We validate this method using the ECG5000 benchmark dataset, demonstrating significant improvements in interpretability and user understanding of time series classification. The results indicate a promising direction for enhancing explainable AI, with potential applications in various domains requiring transparent and interpretable deep learning models. Future work will explore the scalability of this method to multivariate time series data and its integration with other interpretability techniques.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元投影法と決定境界マップを利用して,一変量時系列データに対して,解釈可能性問題に対処する対話的手法を提案する。
私たちのアプローチは、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスの透明性と理解を高めることを目的としています。
このアプリケーションは、ユーザが対話的に投影されたデータポイントを操作できるようにし、逆投影技術による直感的な洞察を提供することにより、時系列データ解析を単純化する。
生の時系列データではなく、予測されたデータポイントとのユーザインタラクションを抽象化することにより、本手法は直感的な反実的説明の生成を容易にする。
このアプローチにより、単変量時系列データのより直接的な探索が可能になり、ユーザーはデータポイントを操作でき、仮説的なシナリオの潜在的な結果を理解することができる。
本手法をECG5000ベンチマークデータセットを用いて検証し,解釈可能性と時系列分類のユーザ理解の大幅な向上を実証した。
この結果は、さまざまな分野の潜在的な応用において、透明で解釈可能なディープラーニングモデルを必要とする、説明可能なAIを強化するための有望な方向を示している。
今後,この手法の時系列データを多変量化するためのスケーラビリティと,他の解釈可能性技術との統合について検討する。
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