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。

ドキュメント

eAI Repair Toolkit チュートリアル

eAI Repair Toolkit チュートリアルrelease v1

このチュートリアルは、eAI-Repair-Toolkit を利用して DNN モデルを修復する方法を、わかりやすく説明します。

eAI Repair Toolkit ユーザーマニュアル

eAI Repair Toolkit ユーザーマニュアルrelease v1

We write this tutorial to facilitate your understanding of using eAI-Repair-Toolkit for repairing DNN models.

NEURECOVER : Regression-Controlled Repair of Deep Neural Network with Training History

NEURECOVER : Regression-Controlled Repair of Deep Neural Network with Training History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

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

Software Engineering Patterns and Framework for Reliable Machine Learning Systems

Software Engineering Patterns and Framework for Reliable Machine Learning Systems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

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


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