AIを信頼するには、それがオープンで透明性がないといけない。以上。
以下の文章は、Heather Meeker による To trust AI, it must be open and transparent. Period. の日本語訳である。 機械学習は昔からずっと存在していた。しかし、2022年の終わり頃になって、ディープラーニングや大規模言語モデルが状況を変え始め、世間の目に入りだした。そして人々は、「我々はオープンソースソフトウェアを愛しているのだから、AI もオープンソースにしよう」と考え始めた。 だけど、オープンソース AI ってなんだろう？ まだ分からない、というのが答えになる。 機械学習モデルはソフトウェアではない。ソフトウェアは、私のような人間によって書かれる。機械学習モデルは訓練される。モデルは、人間によって与えられた入力データを基に、自動的に自己学習を行う。プログラマがコンピュータプログラムを修正したいと思えば、何が必要かは明らかだ
【日本語】AIのリスクベーステスト/Risk-Based Testing for AI (日本語翻訳版) | Sqripts
この記事は2023年9月26日（火）に開催されたプレミアムセミナー登壇を記念してDr. Stuart Reidによって執筆されました。 プレミアムセミナーの詳細はこちらをご覧ください : ■9.26開催！Stuart Reid博士 特別セミナー｜知識ゼロから学ぶAIテスト オリジナル英語版はこちらに掲載しています。 ■Risk-Based Testing for AI (English version/オリジナル英語版) はじめに リスクベースドテスト（RBT）は、1990年代初頭から様々な形で存在し、過去25年間、主流のアプローチとして受け入れられてきました。これは、ISO/IEC/IEEE 29119シリーズのソフトウェアテスト標準の基礎であり、すべてのテストはリスクベースであるべきと義務付けています。RBTはまた、ISTQBのようなテスター認定制度にも不可欠な要素であり、全世界で10
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
