Marcelle：组合交互式机器学习工作流和界面的工具包

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以人为中心的机器学习方法已建立了理论框架、设计原则和交互技术，以促进最终用户与机器学习系统的交互。然而，尽管通用工具包在促进开发者、机器学习专家、设计师和最终用户等不同利益相关者之间的重用、获取和合作方面具有潜力，但支持交互式机器学习系统设计的通用工具包仍然缺失。本文中，我们提出了专门用于人机交互的机器学习工具包的架构模型。该架构基于可组合的交互组件模块化集合，使用响应式管道和可组合用户界面构建交互式机器学习工作流。我们推出了实现这一模型的 Marcelle 工具包。通过两个案例研究展示 Marcelle：一个是人机交互研究者进行用户研究以了解新手与机器学习的交互，另一个是机器学习专家与临床医生合作开发皮肤癌诊断系统。最后，我们讨论了工具包的经验、局限性和前景。