講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-20 15:35
[招待講演]ロバスト機械学習へのソフトウェア工学からのアプローチ ○石川冬樹(NII) IBISML2020-15 |
抄録 |
(和) |
機械学習を用いたシステムの産業応用が追求される中で,ソフトウェア工学や信頼性工学などの観点からの研究開発,議論が盛んに行われるようになっている.特に,2017年のDeepXploreというテスト技術を第一歩として,従来ソフトウェアに対するテスト技術や自動修正技術を,機械学習モデル(特に深層ニューラルネットワーク)に展開する動きが非常に盛んである.これらの取り組みは,特にロバスト性の問題と強く関連していることが多い.本講演では,これらソフトウェア工学コミュニティでの取り組みを概観し,産業界の反応とも併せて,機械学習コミュニティとの連携や今後の展望について議論する. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
機械学習工学 / テスティング / プログラム自動修正 / ロバスト性 / 深層学習 / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-15, pp. 31-31, 2020年10月. |
資料番号 |
IBISML2020-15 |
発行日 |
2020-10-13 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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