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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Data and Model Transparency

Another requirement on the operational assessment of the explainable methods is the underlying transparency requirement. Sometimes the data that goes into the model is transformed. Also, before using the explanation system, users need to assess their the knowledge on the inner workings of the model. Users should also check whether the features are human understandable or not. For example, when predicting room temperature, you can either have a simple room temperature variable in the output or a squared sum of the room temperature and the room height. When the input is not easily understandable, the system designer may want to provide a list of data transformations.

The audience for any explanation method may vary from a domain expert to a person who is unaware of the model and explainability domain. There can be two types of audiences within domain experts: one with $\mathrm{AI} / \mathrm{ML}$ knowledge and the other with only the business domain knowledge. Therefore, being vigilant about the level and type of background knowledge of the audience comprehending a method becomes very important. Furthermore, the transparency of the features (or the model) should be considered with respect to the intended audience. For example, consider a system that explains its predictions using natural language sentences. Given the language skills of the recipient, the system can use sentences of varying grammatical and vocabulary complexity to facilitate easier comprehension; for example, explaining a disease diagnosis to doctors as opposed to patients or their families.

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Validation Requirements

Finally, explainable systems should be validated with user studies or synthetic experiments in a setting similar to the intended deployment scenario. A well-designed user study could also provide a clear answer to some of the (qualitative) explanation properties listed in the previous sections. For example, it can evaluate the effectiveness of an explanation for a particular audience, assess the background knowledge necessary to benefit from an explanation, or check the level of technical skills required to use it, because not everyone will be comfortable with a particular explanatory medium. Standardized user studies are not a silver bullet. However, a protocol (such as randomized controlled trials in medical sciences) should be in place, given that they are the most acceptable approach to validate the explainability powers of a new method.

A different set of, mostly synthetic, validation approaches was proposed using simulated data with known characteristics to validate the correctness of explanations and testing stability and consistency of explanations

  • Simulatability measures how well a human can re-create or repeat (simulate) the computational process based on the provided explanations of a system.
  • Algorithmic transparency measures the extent to which a human can fully understand a predictive algorithm: its training procedure, the provenance of its parameters, and the process governing its predictions.
  • Decomposability quantifies the ability of the listener to comprehend individual parts (and their functionality) of a predictive model: understanding features of the input, parameters of the model (e.g., a monotonic relationship of one of the features), and the model’s output.
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机器学习代考

计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Data and Model Transparency

对可解释方法的操作评估的另一个要求是潜在的透明度要求。有时,进入模型的数据会被转换。此外,在使用解释系统之前,用户需要评估他们对模型内部运作的了解。用户还应该检查这些特征是否是人类可以理解的。例如,在预测室温时,您可以在输出中使用简单的室温变量,也可以使用室温与房间高度的平方和。当输入不易理解时,系统设计者可能希望提供数据转换列表。

任何解释方法的听众可能会有所不同,从领域专家到不了解模型和可解释性领域的人。领域专家中可以有两种类型的受众:一种是一个我/米大号知识,而另一个仅具有业务领域知识。因此,警惕理解方法的受众的背景知识水平和类型变得非常重要。此外,应针对目标受众考虑特征(或模型)的透明度。例如,考虑一个使用自然语言句子解释其预测的系统。鉴于收件人的语言技能,系统可以使用不同语法和词汇复杂性的句子来促进更容易理解;例如,向医生而不是患者或他们的家人解释疾病诊断。

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最后,可解释系统应该在类似于预期部署场景的设置中通过用户研究或综合实验进行验证。精心设计的用户研究还可以为前面部分列出的一些(定性)解释属性提供明确的答案。例如,它可以评估解释对特定听众的有效性,评估从解释中受益所需的背景知识,或检查使用它所需的技术技能水平,因为并非每个人都会对特定的解释媒介感到满意. 标准化的用户研究不是灵丹妙药。但是,应该制定一个协议(例如医学中的随机对照试验),因为它们是验证新方法的可解释性能力的最可接受的方法。

提出了一组不同的、主要是合成的验证方法,使用具有已知特征的模拟数据来验证解释的正确性并测试解释的稳定性和一致性

  • 可模拟性衡量人类根据提供的系统解释重新创建或重复(模拟)计算过程的能力。
  • 算法透明度衡量人类可以完全理解预测算法的程度:它的训练过程、它的参数的来源,以及控制它的预测的过程。
  • 可分解性量化了听者理解预测模型的各个部分(及其功能)的能力:理解输入的特征、模型的参数(例如,其中一个特征的单调关系)和模型的输出。
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