小売業者が商品や顧客の情報をどのように保管しているかをご存じですか。雇用者は従業員とその業務内容の情報、団体は主催する行事の情報、研究機関は各分野の動向と注目すべき人物の情報、図書館や文書館や博物館は保存管理している資料の情報、政府は国民や同盟国や敵対国の情報をどのように保管しているのでしょうか。これらの情報は、すべてメタデータです。メタデータは、事物を言い表すために私たちが作成、保管、共有する情報です。メタデータのおかげで、私たちは事物と関わり合い、必要な知識を得ることができます。「メタデータ」という言葉は古来、その語源が文字通りに表すように「データに関するデータ」という意味を持っています。このような定義の広さから、メタデータは遍在しているのではないかと考える人もいるかもしれませんが、事実そのとおりです。米国では、2013年に米国国家安全保障局(National Security Age
Trained machine learning models are increasingly used to perform high-impact tasks in areas such as law enforcement, medicine, education, and employment. In order to clarify the intended use cases of machine learning models and minimize their usage in contexts for which they are not well suited, we recommend that released models be accompanied by documentation detailing their performance character
The machine learning community currently has no standardized process for documenting datasets, which can lead to severe consequences in high-stakes domains. To address this gap, we propose datasheets for datasets. In the electronics industry, every component, no matter how simple or complex, is accompanied with a datasheet that describes its operating characteristics, test results, recommended use
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