Grounding Interactive Machine Learning Tool Design in How Non-Experts Actually Build Models

[upura]

どんなもの？

• Machine Learning (ML)の「非専門家」が実際にMLソリューションを構築する方法を調査
• 非専門家特有の可能性と、陥りやすい落とし穴が明らかになった
  • 例えば、accuracyがパフォーマンスの単一の尺度として認識され、問題あるモデルがデプロイされた
• 調査結果から、初心者向けのMLツールを設計する上では簡便性だけでなくロバスト性も同様に重要な目標だと示唆された
• 非専門家がロバスト性のあるソリューションを容易に構築できるよう促すための設計理論を作成した

論文リンク

https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/grounding-interactive-machine-learning-tool-design-non-experts-actually-build-models/

著者/所属機関

Qian Yang, Jina Suh, Nan-Chen Chen, Gonzalo Ramos

媒体

Proceeding of the 2018 Designing of Interactive Systems Conference

投稿日付

June 2018

先行研究と比べてどこがすごい？

技術や手法のキモはどこ？

どうやって有効だと検証した？

議論はある？

次に読むべき論文は？