紹介文 :
機械学習では、従来のシステム開発のようにプログラムを直接的に記述する方法とは異なり、訓練データから帰納的に振る舞いが生成される。そのため、できることとできないことの境界を明確に把握することが容易ではない。また、機械学習は100%の精度を出すことができないため、誤った答えを出す可能性を踏まえた考慮が必要である。このような特性により、機械学習モデル単体での品質保証は難しく、機械学習システム全体としての観点から、機械学習モデルからの出力を運用時に監視や修正をするアーキテクチャ等についてはその必要性が言及されている。