국립 선진 산업 과학 기술 연구소 [Ishimura Kazuhiko] (이하 "온라인 바카라 사이트ST"), 사이버-물리적 보안 연구 센터 [연구 센터 이사 Matsumoto Tsutomu] 소프트웨어 품질 보증 연구팀 [연구 팀 이사 OIWA Hiroshi] [연구 센터] Junichi]는 민간 기업 및 대학의 전문가와 협력하여 온라인 바카라 사이트 시스템의 설계 및 개발에서 품질 관리를 체계적으로 요약했습니다기계 학습품질 관리 지침 "Cyber Physical Security Research Center 웹 사이트에 게시되었습니다

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품질 관리는 IT 시스템을 안전하고 안전하게 관리하는 데 필수적이지만, 기계 학습을 사용하는 온라인 바카라 사이트 시스템은 개발자의 프로그램에 의해 명시 적으로 지시되지 않고 교육 데이터를 사용하여 간접적으로 구성되기 때문에 품질 관리는 일반 소프트웨어보다 훨씬 어렵습니다 이 가이드 라인은 다루어집니다온라인 바카라 사이트 시스템 수명주기전반적인 품질 관리를 처리하고 온라인 바카라 사이트 시스템 서비스에 필요한 품질 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 이니셔티브 및 검사 항목을 체계적으로 요약합니다 개발 당사자가 품질에 대해 전달할 수 있도록 지침은 온라인 바카라 사이트 시스템을 사용할 때 필요한 품질 요구 사항을 설정합니다 (1)위험 회피, (2)온라인 바카라 사이트 성능, (3)공정성3외부 품질그들은 새로 축으로 구성되었으며 각 요구 사항의 강도에 따라 레벨링되었습니다 개발 당사자는 기계 학습 정확도 및 데이터 설계 충분 성을 포함한 8 가지 요소를 포함합니다내부 품질개발 작업 중 온라인 바카라 사이트 시스템 개발자와 사용자는 시스템에 필요한 품질 요구 사항에 동의하고 품질 불투명도를 제거하고 온라인 바카라 사이트 시스템의 비즈니스 사용을 가속화 할 수있을 것으로 예상됩니다

온라인 바카라 사이트 시스템을 사용한 온라인 바카라 사이트 시스템은 개발자의 직접적인 프로그래밍 지침이 아니라 교육 데이터를 사용하여 학습을 통해 간접적으로 기능을 획득합니다 따라서 개발 제품인 소프트웨어 프로그램의 텍스트를 확인하더라도 원하는 기능 또는 품질이 달성되었는지 확인할 수 없습니다 이로 인해 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질 관리는 일반 소프트웨어보다 훨씬 어려워집니다 향후 온라인 바카라 사이트 시스템이 자율 주행 및 로봇 제어와 같은 자신감을 갖고이를 사용할 수 있도록하는 데 필수적이며, 개별 대출에 대한 신용 관리와 같은 공정성이 중요한 영역 최근 몇 년 동안 내각 사무소의 "통합 혁신 전략 촉진위원회 (Integrated Innovation Strategy Promotion Council)"에 의해 결정된 "인간 중심 온라인 바카라 사이트 사회 원칙"외에도 OECD 및 EU와 같은 다양한 해외 기관들도 인공 지능 기술의 사회적 수용 가능성에 관한 권장 사항을 만들었으며, 온라인 바카라 사이트 시스템의 개발 및 사용과 관련된 파티는 행동을 취해야했습니다 또한, 온라인 바카라 사이트 시스템 및 온라인 바카라 사이트 구성 요소가 다양한 시스템에서 공급망의 부품으로 통합되고 활용되기 위해서는 온라인 바카라 사이트 시스템 개발에 관련된 사람들 사이에서 품질을 정의하고 동의하는 프레임 워크가 필수적입니다

현재 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질에 대한 정량적 평가 기준이 없으므로 의사 소통은 종종 주문 및 기타 교환과 같은 상황에서 시스템 요구 사항을 확인하는 데 시간이 걸리고 있으며, 이와 관련하여 포괄적 인 품질 관리 시스템도 필요합니다 그러나 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질 요구 사항 정의, 시스템 수명주기 또는 시스템 수명주기에 걸쳐 요구 사항을 충족하도록 확인 해야하는 온라인 바카라 사이트 시스템의 특성 및 방법에 대한 포괄적 인 시스템 기반 또는 표준은 없습니다 온라인 바카라 사이트 시스템의 개발 및 사용을 통해 비즈니스를 수행하는 회사는 전체 온라인 바카라 사이트 시스템 구성 프로세스를 통해 품질 관리 및 성과를 사회에 설명해야하므로 이와 같은 지침이 공식화 될 것으로 예상됩니다

기술 개발 측면에서 많은 온라인 바카라 사이트 시스템 성능 평가 기술이 개발되었으며 연구 컨퍼런스 및 기타 회의 등에서 발표되었습니다온라인 바카라 사이트 제품 품질 보증 컨소시엄, "온라인 바카라 사이트 제품 품질 보증 가이드 라인"의 일환으로 각 응용 프로그램 예제에 대해 품질을 보장하기 위해 이러한 성능 평가 기술을 적용하는 방법을 요약합니다 이시기에 발표 된 지침은 이러한 기술 개발의 결과를 기반으로하며 실제 온라인 바카라 사이트 시스템 개발 사이트가 해결 해야하는 온라인 바카라 사이트 품질 관리의 지침을 구성합니다

현재 지침은 2018 회계 연도에 NEDO (National Research and Development Corporation New Energy and Industric 기술 개발 조직)의 계약 프로젝트로 시작됩니다¹, "사람들과 함께 진화하는 차세대 인공 지능을위한 기술 개발 프로젝트 / 실제 온라인 바카라 사이트 평가 및 관리 방법 / 연구 개발 및 품질 평가 지표 및 기계 학습 시스템의 측정 테스트 베드"는 회사, 대학, 대학 연구소 및 기타 국가 연구 기관의 전문위원회와 온라인 바카라 사이트ST에 의해 만들어졌습니다기계 학습 품질 관리 검토위원회"편집 온라인 바카라 사이트ST가 준비한 초안을 바탕으로, 가이드 라인의 첫 번째 판은 2 년간의 토론 및 검토위원회에서 공식화되었습니다

● 지침의 위치

이 지침은 내각 사무소의 "통합 혁신 전략 촉진위원회 (Integrated Innovation Strategy Promotion Council)"에 의해 "인간 중심 온라인 바카라 사이트 사회 원칙"아래에 위치하고 있으며 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질 평가를위한 프레임 워크 및 방법론을 제공합니다 이 지침은 내부에 포함 된 기계 학습 기술에 구현 된 온라인 바카라 사이트 시스템 및 소프트웨어 구성 요소 (머신 러닝 요소)의 품질 표준 및 성취 목표를 설정합니다 목적은 지침을 사용하는 회사와 다른 사람들이 온라인 바카라 사이트 자체를 사용하는 제품의 품질을 측정하고 개선하고 온라인 바카라 사이트의 실수로 인한 사고와 경제적 손실을 줄이는 것입니다 또한이 접근법을 사용함으로써 회사는 개발 당사자들 사이에서 달성 된 품질에 대한 인식을 공유하여 사회가 품질을 표준으로 표시 할 수있게함으로써 주문, 문제 식별 및 고품질을 통해 부가 가치를 제시하는 것과 같은 조건을 명확하게 할 수있게되며, 우수한 온라인 바카라 사이트 시스템을 창출하는 비즈니스가 더 높은 가치가있는 건강한 비즈니스 환경의 실현에 기여하는 것이 목표입니다

● 지침 요약

기계 학습을 사용하는 온라인 바카라 사이트 시스템의 "품질"

• "온라인 바카라 사이트 시스템을 사용할 때의 품질"
• 온라인 바카라 사이트 시스템의 기계 학습 요소에 필요한 "외부 품질"
• 기계 학습 요소 자체의 "내부 품질"

의 세 가지 범주로 나뉩니다 기계 학습 요소의 "내부 품질"을 개선하고 최종 제품의 "품질"을 달성하여 필요한 수준에서 달성하기 위해 "외부 품질"으로 구성됩니다 (그림 1)

이 가이드 라인은 검토위원회의 분석 및 토론을 기반으로했으며 기계 학습 요소에 고유 한 외부 특성으로 세 가지 유형의 "위험 회피", "온라인 바카라 사이트 성능"및 "공정성"을 식별했습니다 이 세 가지를 사용할 때 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질도 기초로 표현됩니다

12267_124368 항목(그림 2) 이러한 내부 품질은 외부 품질에 대한 요구 사항을 달성하기 위해 프로세스 제어 및 수치 평가를 통해 구체적으로 확인됩니다

가이드 라인에 필요한 품질 관리는 기계 학습 요소의 개발 일뿐 만 아니라 기계 학습 요소, 데모 실험, 시스템 개발, 유지 보수 및 운영을 통합 한 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질 요구 사항의 정의에서 시스템 수명주기의 개발 일뿐입니다 각 온라인 바카라 사이트 시스템의 개발 상황에 따라 서비스 제공 업체 및 시스템 개발자 (SI 공급 업체・ 엔지니어)와 같은 이해 관계자들 사이에서 역할 부문이 설립 될 것으로 예상되며 이러한 품질 관리 요구 사항이 충족 될 것으로 예상됩니다 또한 개발 작업을 주문하거나 아웃소싱 할 때 합의를 형성하고 검사 조건을 설정하는 데 사용될 것으로 예상됩니다

이번에 발표 될 지침의 첫 번째 판은 머신 학습 품질 관리 검토위원회의 온라인 바카라 사이트 사업과 관련된 기업위원회 구성원들과 2 년간의 토론을 마치고 2019 년 12 월에 정보 기술 프로모션 기관 (IPA)의 전문가들에 의해 실시 된 검토를 통해 공식화되었습니다 기본 품질 평가 프레임 워크가 완료되었으며 회사의 응용 프로그램 및 평가에 사용할 수있는 단계에 도달했습니다

이에 대한 지침은 온라인 바카라 사이트 시스템을 사용하여 시스템 및 서비스 개발을 이끄는 회사를위한 것이며,이를 채택할지 여부를 독립적으로 선택하고 비즈니스에 미치는 영향을 고려하고 법률, 규정, 공개 지침 등과 관련하여 구속력이 없습니다

미래에, 실제 비즈니스 및 피드백에 대한 사용에 근거하여, NEDO 프로젝트, NEDO 프로젝트 "NEDO 프로젝트,"실제 인공 지능을위한 기술 개발 프로젝트 / 실제 신뢰할 수있는 온라인 바카라 사이트 평가 및 관리 방법 / 연구 및 품질 평가 지표 및 시스템을위한 품질 평가 지표의 개발 및 측정 계획에 대한 측정 및 측정 지침 지침을 작성합니다 다양한 산업 응용 분야에 대한 실제 응용 프로그램에 대한 예, 이러한 지침을 사용하여 평가 작업을 지원하는 소프트웨어 개발 플랫폼을 구축하고 다양한 평가 기술을 개발하십시오 일본에서는 이해 관계자들 사이의 품질 관리에 널리 사용됨에 따라 사실상의 표준으로 만들 계획이며, 동시에 ISO/IEC JTC1/SC42 (인공 지능)에 대한 제안과 같은 국제 표준화 활동을 수행 할 계획입니다

◆ 기계 학습

인공 지능 중에서, 컴퓨터 시스템이 명시 적 프로그램 지침에 의존하지 않고 데이터 패턴을 자동으로 인식 한 결과를 사용하여 추론 및 판단을하는 시스템 딥 러닝은 또한 기계 학습의 전형적인 예입니다[참조로 돌아 가기]

◆ 온라인 바카라 사이트 시스템 수명주기

온라인 바카라 사이트가 구현되는 핵심 부분의 개발뿐만 아니라 대상 온라인 바카라 사이트 시스템의 품질 요구 사항, 시연 및 예비 실험, 시스템 개발, 유지 보수 및 운영을 포함하여 전체 제품 활용 프로세스도 참조합니다[참조로 돌아 가기]

◆ 위험 회피, 온라인 바카라 사이트 성능, 공정성

이 지침에서 온라인 바카라 사이트 품질 관리의 목표로 구성된 세 가지 외부 품질 특성 인간의 손상과 경제적 손실을 가정하고 온라인 바카라 사이트의 잘못 판단, "온라인 바카라 사이트 성과", 사회 시스템 효율성 향상 및 수요 예측과 같은 온라인 바카라 사이트 시스템의 평균 이익을 극대화하는 "온라인 바카라 사이트 성과"및 개인을 다루는 "공정성"으로 인한 인적/경제적 피해를 피하는 "위험 회피"로 구성됩니다[참조로 돌아 가기]

◆ 외부 품질

전체 시스템에 영향을 미치는 시스템 구성 요소 (여기서 기계 학습을 사용한 소프트웨어 구성 요소)의 품질 기존 소프트웨어 구성 요소의 경우 주요 외부 품질은 소프트웨어 작동 사양, 보안 및 효율성을 준수합니다[참조로 돌아 가기]

◆ 내부 품질

시스템의 외부 품질에 영향을 미치는 소프트웨어 요소에 포함 된 특성 기존 소프트웨어 구성 요소의 경우 내부 품질은 코드 검토 및 모델 검사에서 발견 된 일관성, 단순성 및 오류 빈도입니다[참조로 돌아 가기]

◆ 온라인 바카라 사이트 제품 품질 보증 컨소시엄

컨소시엄은 2018 년 업계-아카데미아와 협력하고, 연구 및 체계화, 응용 프로그램 지원, 응용 프로그램 및 연구 및 개발 및 온라인 바카라 사이트 제품의 품질에 대한 적절한 이해를 제공하도록 장려하는 활동에 중점을 두는 것을 목표로 2018 년에 설립되었습니다 "
http : //wwwqa4온라인 바카라 사이트jp/ [참조로 돌아 가기]

◆ 기계 학습 품질 관리 검토위원회

이 검토위원회 위원의 조직은 2020 년 6 월 현재 (알파벳 순서로) 다음과 같습니다 Adsol Nisshin Co, Ltd, Cyber Soken Co, Ltd, Cyber Soken Co, Ltd, National Institute of Informatics (National Institute of Informatics Institute, Nakajima Tsune 교수), Techmatrix Co, Tokyo University, Toyota Motoration, IBM Japan, Ltd Hitachi, Ltd, Fujitsu, Fujitsu Laboratories, Ltd[참조로 돌아 가기]

◆ 8 항목 (내부 품질)

이 가이드 라인에 중점을 둔 내부 품질 특성은

• 필요한 운영 범위를 분석하고 구성하고 필요한 교육 데이터 등의 범위에 반영하는 "요구 사항 분석의 충분 성"
• "충분한 데이터 설계"운영 범위 내에서 고위험 상황을 완전히 반영 할 수있는 충분한 데이터 설계
• "데이터 세트 적용 범위"시스템이 필요한 다양한 운영 조건에 대한 설계를 기반으로 한 교육 데이터를 제공합니다
• "데이터 세트의 균일 성"기계 학습 시스템의 성능을 향상시키기 위해 가능한 한 고르게 훈련 할 수 있습니다
• "기계 학습 모델의 정확도"교육 데이터에 대한 충분한 기계 학습이 수행되었는지 확인
• "기계 학습 모델의 안정성"훈련 데이터가 아닌 새로운 입력에 대해서도 올바르게 작동하는지 확인합니다
• "프로그램 건강"머신 러닝 요소가 소프트웨어로 올바르게 작동하도록하는 "프로그램 건강"
• "개발 중에 달성 된 품질이 시스템 작동 중에 악화되지 않는지 확인하고 확인하는 것은

, 달성하는 각 목표와 확인할 세부 사항은 가이드 라인에 명시되어 있습니다[참조로 돌아 가기]

◆ SI 공급 업체

정보 시스템의 문제 해결 방법을 검사하는 것부터 시스템 설계, 개발 및 운영에 이르기까지 모든 것을 책임지는 회사[참조로 돌아 가기]