人类智能与机器故障：集成机器学习系统的故障排除
机器学习
2016-11-28 v1
摘要
我们研究对依赖不同组件分析流水线的机器学习系统进行故障排除的问题。理解和修复此类集成系统中出现的错误是困难的，因为故障可能发生在执行工作流的多个点。此外，错误可能传播、放大或被抑制，使责任分配困难。我们提出一种人在回路方法，利用人类智能来排除系统故障。该方法通过人类计算任务模拟潜在的组件修复，并衡量系统整体行为的预期改进。该方法为设计者提供如何最佳改进系统的指导。我们在已投入实际使用的自动图像字幕系统上展示了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1611.08309,
title = {On Human Intellect and Machine Failures: Troubleshooting Integrative Machine Learning Systems},
author = {Besmira Nushi and Ece Kamar and Eric Horvitz and Donald Kossmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.08309},
year = {2016}
}
备注
11 pages, Thirty-First AAAI conference on Artificial Intelligence