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- Role of Data Augmentation in Unsupervised Anomaly Detection [30.4]
自己教師付き学習(SSL)は、現実のタスクの監視信号を作成するための有望な代替手段として登場した。 近年の研究では、増強のタイプがパフォーマンスに重大な影響を与えることが報告されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Aug 2022 13:09:25 GMT)- （やるべきか迷いことも多い）異常検知におけるData Augmentationの調査。
- 当然といえば当然だが異常発生メカニズムの整合が重要とのこと。対象はSelf-supervised learningのAnomaly Detectionだが、一般的にも通用する話だと思う。
- Transcending XAI Algorithm Boundaries through End-User-Inspired Design [27.9]
エンドユーザに対する説明責任重視の機能サポートの欠如は、高度なドメインにおけるAIの安全で責任ある使用を妨げる可能性がある。 我々の研究は、エンドユーザーがXAIを使用する際の技術的な問題を根底から解決することで、新たな研究課題がもたらされることを示している。 このようなエンドユーザにインスパイアされた研究質問は、AIを民主化し、クリティカルドメインにおけるAIの責任ある使用を保証することによって、社会的善を促進できる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 18 Aug 2022 09:44:51 GMT)- XAIを32名の参加者に試したみたという論文。Explanation formの整理も参考になる。