이 논문은 기계 학습 애플리케이션, 특히 엣지 기계 학습 애플리케이션의 운영 테스트 및 평가를 위한 메시징 표준의 필요성을 다룹니다.
첫째, 논문은 IEEE 표준 1671(IEEE Std 1671)인 자동 테스트 마크업 언어(ATML)의 적용 가능성을 탐구합니다. ATML은 XML 기반 표준으로, 자동 테스트 시스템(ATS) 데이터 교환을 위해 개발되었습니다.
둘째, 논문은 기계 학습 애플리케이션의 고유한 과제, 즉 데이터셋 사용과 소프트웨어 중심 시스템 테스트 등을 해결하기 위한 ATML 확장 방안을 제시합니다.
셋째, 논문은 교차 검증, 적대적 강건성 테스트, 개념 drift 탐지 등 다양한 테스트 사례를 ATML로 모델링하여 그 적용 가능성을 보여줍니다.
넷째, 논문은 ATML 외에 PMML, ONNX, 모델 카드 등 다른 기계 학습 표준과의 관계와 상호작용을 논의합니다.
결론적으로 이 논문은 ATML이 기계 학습 애플리케이션의 효과적이고 실시간에 가까운 운영 테스트 및 평가를 가능하게 하는 유망한 도구라고 제안합니다. 이는 AI 수명 주기 관리, 안전성, 거버넌스에 필수적인 측면입니다.
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