論文の概要: Technology Readiness Levels for AI & ML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12497v3
• Date: Wed, 16 Dec 2020 14:47:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 11:58:08.440573
• Title: Technology Readiness Levels for AI & ML
• Title（参考訳）: AIとMLのための技術準備レベル
• Authors: Alexander Lavin and Gregory Renard
• Abstract要約: 機械学習システムの開発は、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで実行される。 エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従います。 我々は、機械学習の開発と展開のための実証されたシステムエンジニアリングアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.22051549519989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development and deployment of machine learning systems can be executed easily with modern tools, but the process is typically rushed and means-to-an-end. The lack of diligence can lead to technical debt, scope creep and misaligned objectives, model misuse and failures, and expensive consequences. Engineering systems, on the other hand, follow well-defined processes and testing standards to streamline development for high-quality, reliable results. The extreme is spacecraft systems, where mission critical measures and robustness are ingrained in the development process. Drawing on experience in both spacecraft engineering and AI/ML (from research through product), we propose a proven systems engineering approach for machine learning development and deployment. Our Technology Readiness Levels for ML (TRL4ML) framework defines a principled process to ensure robust systems while being streamlined for ML research and product, including key distinctions from traditional software engineering. Even more, TRL4ML defines a common language for people across the organization to work collaboratively on ML technologies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムの開発とデプロイは、現代的なツールで容易に実行できるが、プロセスは通常急いで、エンドツーエンドで行われる。 勤勉さの欠如は、技術的負債、スコープのクリープと不一致の目標、モデルの誤用と失敗、そして高価な結果をもたらす可能性がある。 一方、エンジニアリングシステムは、高品質で信頼性の高い結果の開発を効率化するために、明確に定義されたプロセスとテスト標準に従っています。 極端は宇宙船システムであり、ミッションクリティカルな手段と堅牢性が開発プロセスに浸透している。 宇宙船工学と(研究から製品まで)ai/mlの両方の経験から、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを提案する。 私たちのTechnology Readiness Levels for ML(TRL4ML)フレームワークは、MLリサーチとプロダクトのために合理化しながら堅牢なシステムを保証するための原則的なプロセスを定義しています。 さらにTRL4MLは、組織全体の人々がML技術で協力して作業するための共通言語を定義しています。

関連論文リスト

• Towards Trustworthy Machine Learning in Production: An Overview of the Robustness in MLOps Approach [0.0]
  近年、AI研究者や実践家は、信頼性と信頼性のある意思決定を行うシステムを構築するための原則とガイドラインを導入している。 実際には、システムが運用され、実際の環境で継続的に進化し、運用するためにデプロイされる必要がある場合に、根本的な課題が発生する。 この課題に対処するため、MLOps(Machine Learning Operations)は、デプロイメントにおけるMLソリューションを標準化するための潜在的なレシピとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T09:34:08Z)
• Machine Learning Meets Advanced Robotic Manipulation [48.6221343014126]
  本論文は、最先端技術と、実世界の操作タスクに適用された機械学習手法の最近の動向についてレビューする。 論文の残りの部分は、産業、医療、農業、宇宙、軍事、捜索救助など、さまざまな分野におけるML応用に費やされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T01:06:32Z)
• Achieving Guidance in Applied Machine Learning through Software Engineering Techniques [0.0]
  現在開発環境とML APIを使用しており、MLアプリケーションの開発者に提供しています。 現在のMLツールは、いくつかの基本的なソフトウェアエンジニアリングのゴールドスタンダードを満たすには足りません。 この結果から,ML固有のソフトウェア工学の研究に十分な機会があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T12:54:57Z)
• Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
  モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。 特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z)
• Panoramic Learning with A Standardized Machine Learning Formalism [116.34627789412102]
  本稿では,多様なMLアルゴリズムの統一的な理解を提供する学習目的の標準化された方程式を提案する。 また、新しいMLソリューションのメカニック設計のガイダンスも提供し、すべての経験を持つパノラマ学習に向けた有望な手段として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T17:44:38Z)
• Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
  機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。 私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。 当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:54:48Z)
• Towards a Robust and Trustworthy Machine Learning System Development [0.09236074230806578]
  最新のML信頼性と技術に関する最近の調査をセキュリティエンジニアリングの視点から紹介します。 次に、ML実践者のための標準的かつ視覚化された方法で知識の体を表すメタモデルを記述することによって、調査の前後に研究を進めます。 本稿では,堅牢で信頼性の高いMLシステムの開発を進めるための今後の研究方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T14:43:58Z)
• Quality Management of Machine Learning Systems [0.0]
  機械学習(ML)技術の大きな進歩により、人工知能(AI)は私たちの日常生活の一部になっています。 ビジネス/ミッションクリティカルなシステムでは、AIアプリケーションの信頼性と保守性に関する深刻な懸念が残っている。 本稿では,MLアプリケーションのための総合的な品質管理フレームワークの展望について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T21:34:44Z)
• Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology [53.063411515511056]
  本稿では,機械学習アプリケーション開発のためのプロセスモデルを提案する。 第1フェーズでは、データの可用性がプロジェクトの実現可能性に影響を与えることが多いため、ビジネスとデータの理解が結合されます。 第6フェーズでは、機械学習アプリケーションの監視とメンテナンスに関する最先端のアプローチがカバーされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:25:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。