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[BOOKデータベースより]
人智を越えたAIによる推論が、果たして本当に正しいのか、どの程度信頼できるのか、誰も答を持っていません。正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。かといって、テストなし、品質保証なしのシステムを、現実世界で使えるはずがありません。本書はその解決策として、メタモルフィックテスティング、ニューロンカバレッジ、最大安全半径、網羅検証の4つを紹介します。教師あり機械学習で開発したディープニューラルネットワークおよびアンサンブルツリー(XGBoostやランダムフォレスト)が解く分類問題(画像識別)と回帰問題(価格予測)の実例を交え、4つのテスト手法の原理と手順を解説。それぞれのチュートリアルを通じて実践スキルも身に付きます。
序章 AIシステムとテスト
[日販商品データベースより]第1章 AIとは何か?
第2章 AIソフトウェアのテストの難しさ
第3章 チュートリアルの準備
第4章 メタモルフィックテスティング
第5章 ニューロンカバレッジテスティング
第6章 最大安全半径
第7章 網羅検証
◆◆ AI開発の品質問題に応える!◆◆
人智を越えたAIによる推論が、
果たして本当に正しいのか、
どの程度信頼できるのか、
誰も答を持っていません。
正解が分からないのですから、
従来のソフトウェアテストは
一切成り立ちません。
かといって、テストなし、
品質保証なしのシステムを、
現実世界で使えるはずがありません。
本書はその解決策として、
メタモルフィックテスティング、
ニューロンカバレッジ、最大安全半径、
網羅検証の4つを紹介します。
教師あり機械学習で開発したディープ
ニューラルネットワークおよび
アンサンブルツリー(XGBoostや
ランダムフォレスト)が解く
分類問題(画像識別)と
回帰問題(価格予測)の実例を交え、
4つのテスト手法の原理と手順を解説。
それぞれのチュートリアルを通じて
実践スキルも身に付きます。