Det har forskats lite om hur slutanvändare kan kommunicera råd till maskininlärningssystem. Om denna resurs – användarna själva – på något sätt skulle kunna arbeta hand i hand med system för maskininlärning, skulle inlärningssystemens noggrannhet kunna förbättras och användarnas förståelse och förtroende för systemet skulle också kunna förbättras. Vi genomförde en tankeväckande studie för att se hur villiga användarna var att ge feedback och för att förstå vilka typer av feedback användare kunde ge. Användare visades förklaringar av maskininlärning förutsägelser och ombads att ge feedback för att förbättra förutsägelserna. Vi fann att användarna inte hade några svårigheter att ge generösa mängder feedback. De olika typerna av feedback varierade från förslag på omviktning av funktioner till förslag på nya funktioner, funktionskombinationer, relationsfunktioner och grossistförändringar till inlärningsalgoritmen. Resultaten visar att feedback från användare har potential att avsevärt förbättra maskininlärningssystem, men att inlärningsalgoritmer behöver utvidgas på flera sätt för att kunna tillgodogöra sig denna feedback.
REF undersöker hur feedback från användare påverkar ett maskininlärningssystem.
Toward harnessing user feedback for machine learning
{'venue': "IUI '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}