InfraOpWGProceedings/20200704_SummerCampDiscussion/20200704_MLSE_InfraOpsWG.md at master · mlse-jssst/InfraOpWGProceedings

機械学習は結果が100%保証されるものでないというのは共通認識だが、ロボット系などでは「正しい出力ができなかった場合にシステムを停止する動作」を担保する必要がある。そのあたりの連携についても観点に含まれるか。→Yes 自動運転で判断を迷ったとき、ドライバーの人命が大事なので安全な状態に移動する（停止する）というのが求められる 安全弁は2重3重の機構が必要になる★ MLのシステムは入力データによっては落ちることがあるので皆さんどうしていますか？ 例えば、アルゴリズム部分が落ちても、何かしら値を返すようにしておくなど工夫が必要 たとえば人命がかかわらない領域(アドテクなど)の監視観測はどのような例があるか？（人命がかからないからと言ってクリティカルではない、というわけではないが） 広告システムの例。レコメンドなど。精度が悪くなった場合にどういう被害があるかという話がある。ダイナミック広告（商品

[misshiki]

“MLSE夏合宿2020にて、本番適用のためのインフラと運用WGが企画した討論会の議事メモである。討論会の中で活発に議論されたことの多くを記録したが、公開できない情報については一部削除等してあるためご了承願い”