Core Concepts
X-Selector는 AI 예측과 함께 제공할 설명을 동적으로 선택하여 사용자 결정을 개선하는 방법을 제안합니다.
Abstract
1. 소개
IDSS는 AI를 통해 사용자의 결정을 개선하는 잠재력을 가지고 있음
XAI 방법론이 IDSS에 통합되어 효과적인 설명 제공을 보여줌
2. 배경
DL 모델을 사용하는 IDSS에 대한 XAI 방법론의 중요성
시각 정보 처리 AI에 대한 일반적인 설명 형태
3. X-SELECTOR
사용자 모델과 알고리즘 개요
X-Selector의 구현 방법과 주요 구성 요소
4. 실험
예비 실험 결과: ALL, ARGMAX, ONLY_PRED, PLAIN 전략 비교
X-Selector 실험 결과: 고정확도 및 저정확도 시나리오에서의 성능 비교
5. 결론
X-Selector가 사용자를 권장 결정으로 이끄는 설명을 효과적으로 선택할 수 있음
Stats
IDSS는 AI 정확도가 높을 때 성능을 향상시키고, 낮을 때 도전을 겪음
StockAI의 정확도: 고정확도 0.750, 저정확도 0.333
Quotes
"X-Selector는 사용자 결정에 설명이 어떻게 영향을 미치는지 예측하고 최적의 결정을 이끌어냄"
"ARGMAX는 고정확도 시나리오에서 ALL보다 우수한 결과를 보임"