論文の概要: CaTE Data Curation for Trustworthy AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14741v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 14:40:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.483175
- Title: CaTE Data Curation for Trustworthy AI
- Title（参考訳）: 信頼できるAIのためのCaTEデータキュレーション
- Authors: Mary Versa Clemens-Sewall, Christopher Cervantes, Emma Rafkin, J. Neil Otte, Tom Magelinski, Libby Lewis, Michelle Liu, Dana Udwin, Monique Kirkman-Bey,
- Abstract要約: このレポートは、AI対応システムを設計または開発するチームにガイダンスを提供する。
開発チームが信頼できるAI対応システムを構築するための一連のステップについて説明する。
これらのステップの説明には、強み、弱点、前提条件、結果、関連するオープンソースソフトウェアツールの実装が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This report provides practical guidance to teams designing or developing AI-enabled systems for how to promote trustworthiness during the data curation phase of development. In this report, the authors first define data, the data curation phase, and trustworthiness. We then describe a series of steps that the development team, especially data scientists, can take to build a trustworthy AI-enabled system. We enumerate the sequence of core steps and trace parallel paths where alternatives exist. The descriptions of these steps include strengths, weaknesses, preconditions, outcomes, and relevant open-source software tool implementations. In total, this report is a synthesis of data curation tools and approaches from relevant academic literature, and our goal is to equip readers with a diverse yet coherent set of practices for improving AI trustworthiness.
- Abstract（参考訳）: 本報告は,AIを活用したシステムの設計や開発を行うチームに対して,データキュレーションフェーズにおける信頼性向上のための実践的なガイダンスを提供する。
このレポートでは、まずデータ、データキュレーションフェーズ、信頼性を定義します。
次に、開発チーム、特にデータサイエンティストが信頼できるAI対応システムを構築するための一連のステップを説明します。
代替手段が存在するコアステップとトレース並列パスのシーケンスを列挙する。
これらのステップの説明には、強み、弱点、前提条件、結果、関連するオープンソースソフトウェアツールの実装が含まれる。
このレポートは、関連する学術文献からデータキュレーションツールとアプローチを総合的に合成するものであり、私たちの目標は、AIの信頼性を改善するための、多種多様な一貫性のあるプラクティスを読者に提供することです。
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