Quality Assurance of Machine Learning-based Systems

高信頼な機械学習応用システムによる価値創造

QAML(Qality Assurance of Machine Learning-based Systems)コミュニティは、JST未来社会想像事業の機械学習工学に関するQAMLプロジェクト(高信頼な機械学習応用システムによる価値創造)を起源とし、機械学習工学技術の促進と発展を目的としたコミュニティです。主にJST未来社会想像事業eAIプロジェクトで開発したツールや手法を普及、展開させる活動を行っています。

現在、意図したラベルや状況の精度を他のラベルの精度落とさずに向上させる DNN リペアツールおよび、機械学習を応用したAIシステムの安全性を担保するためのモデル駆動型AIシステム開発ツールである安全性フレームワークツールを提供しています。

チュートリアル:高品質な機械学習システムのエンジニアリングに向けて ~ 深層学習のリペア技術から、多面的モデリング・パイプライン統合フレームワークまで

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チュートリアル:深層学習のリペア技術の最新動向と実際(MLSE夏合宿2024)

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Trend and the Future on Deep Neural Network Repair:

Technical Briefing(tentative), 46th International Conference on SoftwareEngineering (ICSE 2024),

April 14-20, Lisbon, Spain

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DNN リペアツールは、従来の自動プログラム修正技術を応用しディープニューラルネットワーク(DNN)上のどこのパラメーターに不具合があるかを解析しピンポイントで修正する技術です

意図したラベルや状況の精度を他のラベルの精度落とさずに向上させるツール

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安全性フレームワークツールは、ソフトウェアおよびシステムの開発を効率よく、かつ整合性を保ったかたちで進めていくガイドです

機械学習を応用したAIシステムの安全性を担保するためのモデル駆動型AIシステム開発ツール

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