講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-05-28 11:35
機械学習モデルの信頼性を維持するソフトウエアフレームワークの設計 ○小林美都成・小牧大輔(日立) R2021-3 |
抄録 |
(和) |
近年,機械学習等のAIを特徴とする業務ソフトウェア(AI活用ソフトウェア)が普及してきている.AI活用ソフトウェアは学習に用いるデータから帰納的に決定されるためプログラム動作に対して不確実性を持ち,静的な仕様によって動作を確定できる非AIのソフトウェアとは性質が異なる.AI活用ソフトウェアの品質獲得においては,ニーズの変化やデータの変化に応じて,長期にわたり継続的にソフトウェア品質を維持するための具体的な機能を明らかにして,堅牢なソフトウェアを開発することが課題となる.AI活用ソフトウェアでは,モデルの推論精度の劣化を検知した後,新たなデータを用いて機械学習モデルを再学習することで品質を回復するが,これを実行するには再学習に必要なデータをソフトウェアの運用を通じて生成して,生成したデータを選択的に再学習するためのソフトウェア機能を個別に開発しておく必要がある.本研究では,左記のソフトウェア機能を,AI活用ソフトウェアが標準的に備えるものと捉え,業務ソフトウェアへの組み込みを容易にするソフトウェアフレームワークを提案する.フレームワークの利用により,データ変化などに対して高い信頼性を有するAI活用ソフトウェアを容易に開発できる. |
(英) |
Recently, enterprise software featuring Machine Learning (AI software) has widely adopted. Since behavior of AI software is determined recursively from the data used for learning, it has a different nature from non-AI software whose behavior is determined by static specification. To maintain the quality of AI software, there exists difficulty to design and develop software modules for managing the software quality according to changes in users’ requirements and incoming data through long-term operation. In the development of AI software, addition to a module to detect quality degradation by statistically monitoring the certainty of model inferences, it is necessary to individually design and develop the software modules, such as generation of training data set and the control of retraining process. In this study, we propose a software framework that facilitates the integration into AI software by the software modules as the standard ones for AI software. By using the proposed framework, software developers can easily develop a reliable AI software which is robust to changes in users’ requirements and incoming data. |
キーワード |
(和) |
機械学習 / 人工知能 / アプリケーションフレームワーク / 信頼性 / 継続的デリバリ / ソフトウェアフレームワーク / / |
(英) |
Machine Learning / Artificial Intelligence / Application Framework / Reliability / CI/CD / Software Framerwork / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 47, R2021-3, pp. 13-18, 2021年5月. |
資料番号 |
R2021-3 |
発行日 |
2021-05-21 (R) |
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) |
PDFダウンロード |
R2021-3 |
研究会情報 |
研究会 |
R |
開催期間 |
2021-05-28 - 2021-05-28 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
ソフトウェアの信頼性,信頼性一般 |
テーマ(英) |
Software Reliability, Reliability General |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
R |
会議コード |
2021-05-R |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
機械学習モデルの信頼性を維持するソフトウエアフレームワークの設計 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Software Framework Design for Machine Learning System Reliability |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
機械学習 / Machine Learning |
キーワード(2)(和/英) |
人工知能 / Artificial Intelligence |
キーワード(3)(和/英) |
アプリケーションフレームワーク / Application Framework |
キーワード(4)(和/英) |
信頼性 / Reliability |
キーワード(5)(和/英) |
継続的デリバリ / CI/CD |
キーワード(6)(和/英) |
ソフトウェアフレームワーク / Software Framerwork |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小林 美都成 / Mitsunari Kobayashi / コバヤシ ミツナリ |
第1著者 所属(和/英) |
(株)日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: Hitachi) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小牧 大輔 / Daisuke Komaki / コマキ ダイスケ |
第2著者 所属(和/英) |
(株)日立製作所 (略称: 日立)
Hitachi, Ltd. (略称: Hitachi) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第3著者 所属(和/英) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-05-28 11:35:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
R |
資料番号 |
R2021-3 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.47 |
ページ範囲 |
pp.13-18 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2021-05-21 (R) |
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