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
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