AI／機械学習の品質保証が抱える課題に開発者はどう対応すべきか

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続けて石川氏は、QA4AIが2019年5月、37社の企業の協力を得てまとめた「QA4AIガイドライン」を紹介した。... 続けて石川氏は、QA4AIが2019年5月、37社の企業の協力を得てまとめた「QA4AIガイドライン」を紹介した。このガイドラインでは品質を確認する対象として、おかしなノイズが入っていないか、外れ値が処理されているかという観点を検証する「データ」、精度はもちろん、訓練データと違うものに対して対応できるか、ノイズを受けても動きが壊れていないかを測る「モデル」、挙動が説明できるかも含め、全体の品質を測る「システム全体」、不確実性を前提に、状況が変わったときに速やかに対応できるかを見る「プロセスアジリティ」、そして「1割は外す」ということをどう受け止めるかという「顧客による期待の高さ・考え方」という5つを想定している。まだ最初のバージョンではあるがこういった形で「軸」を整備し、今後も適宜アップデートしていく方針だ。並行して、「機械学習全般を同じように評価するのは難しい」ことから、特定のドメイ

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