機械学習ベースのシステムのテストにおける課題

機械学習は多くの産業および社会的応用においてますます展開されています。その広範な使用を考慮すると、機械学習によって支えられるソフトウェアシステムの品質を確保することが極めて重要です。研究者たちは伝統的なソフトウェアテストのいくつかの概念を機械学習ベースのシステムのテストに適用していますが、後者は伝統的なソフトウェアシステムでは一般的でないさまざまな課題を引き起こすため、伝統的なソフトウェアテスト技術は効果がなくなります。本論文では、機械学習ベースのシステムのテストに内在する課題について論じます。これらの課題を軽減するための機械学習ベースのテストの有望な役割を強調します。また、この領域における今後の研究の方向性についても論じます。本論文は、モデルの性能の観点ではなく、品質保証の観点から機械学習ベースのシステムのテストの側面に焦点を当てています。