論文の概要: EXALT: EXplainable ALgorithmic Tools for Optimization Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05789v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 10:28:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 08:47:03.048956
• Title: EXALT: EXplainable ALgorithmic Tools for Optimization Problems
• Title（参考訳）: EXALT: 最適化問題のための説明可能なアルゴリズムツール
• Authors: Zuzanna Bączek, Michał Bizoń, Aneta Pawelec, Piotr Sankowski,
• Abstract要約: 本稿では、最適化問題から始めることで、説明可能なアルゴリズムを開発するための新しいアプローチを提案する。 開発したソフトウェアライブラリは,4つの重要な方法論を通じて,人間に理解可能な説明を伴う基本アルゴリズムを充実させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1184929769291294
• License:
• Abstract: Algorithmic solutions have significant potential to improve decision-making across various domains, from healthcare to e-commerce. However, the widespread adoption of these solutions is hindered by a critical challenge: the lack of human-interpretable explanations. Current approaches to Explainable AI (XAI) predominantly focus on complex machine learning models, often producing brittle and non-intuitive explanations. This project proposes a novel approach to developing explainable algorithms by starting with optimization problems, specifically the assignment problem. The developed software library enriches basic algorithms with human-understandable explanations through four key methodologies: generating meaningful alternative solutions, creating robust solutions through input perturbation, generating concise decision trees and providing reports with comprehensive explanation of the results. Currently developed tools are often designed with specific clustering algorithms in mind, which limits their adaptability and flexibility to incorporate alternative techniques. Additionally, many of these tools fail to integrate expert knowledge, which could enhance the clustering process by providing valuable insights and context. This lack of adaptability and integration can hinder the effectiveness and robustness of the clustering outcomes in various applications. The represents a step towards making algorithmic solutions more transparent, trustworthy, and accessible. By collaborating with industry partners in sectors such as sales, we demonstrate the practical relevance and transformative potential of our approach.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムソリューションは、医療からeコマースまで、さまざまな領域における意思決定を改善する大きな可能性を秘めている。 しかしながら、これらのソリューションの普及は、人間解釈可能な説明の欠如という、重大な課題によって妨げられている。 説明可能なAI(XAI)への現在のアプローチは、主に複雑な機械学習モデルに焦点を当てており、しばしば脆弱で直観的でない説明を生み出す。 本稿では、最適化問題、特に代入問題から始めることで、説明可能なアルゴリズムを開発するための新しいアプローチを提案する。 開発したソフトウェアライブラリは,有意義な代替ソリューションの生成,入力摂動による堅牢なソリューションの生成,簡潔な決定木の生成,結果の包括的な説明を含むレポートの提供という,4つの主要な方法論を通じて,人間の理解可能な説明を伴う基本アルゴリズムを充実させる。 現在開発されたツールは、しばしば特定のクラスタリングアルゴリズムを念頭に設計されている。 さらに、これらのツールの多くは専門家の知識を統合することができず、貴重な洞察とコンテキストを提供することでクラスタリングプロセスを強化することができる。 この適応性と統合性の欠如は、さまざまなアプリケーションにおけるクラスタリング結果の有効性と堅牢性を妨げる可能性がある。 これは、アルゴリズムソリューションをより透明で、信頼でき、アクセスしやすいものにするためのステップである。 販売等のセクターにおける業界パートナーとのコラボレーションにより、我々のアプローチの実践的妥当性と変革的ポテンシャルを実証する。

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