Pre-Deployment: AI Stress Testing
運用前にモデルの脆弱性を検出・修正
機械学習パイプライン全体のモデルのテストを自動化することで、リスクを未然に防ぎ、確実なAI実装をサポートします。
自動で網羅的なテストを実施
あらゆるリスクを考慮するためには、包括的なテストのフレームワークが必要です。
AI Stress Testingは、ユーザの細かい設定なしに、モデルやデータパイプラインをくまなくテストします。
AI Stress Testingは、ユーザの細かい設定なしに、モデルやデータパイプラインをくまなくテストします。
実装前の「チェックリスト」の標準化
実装前に確認する要件は、チームごとにバラバラになりがちです。
AI Stress Testingは簡単に共有できるテスト設定と強力なAPIにより、組織全体でモデルに求める要件を標準化することができます。
AI Stress Testingは簡単に共有できるテスト設定と強力なAPIにより、組織全体でモデルに求める要件を標準化することができます。
モデルの挙動の深い理解
機械学習モデルは本質的に複雑です。
AI Stress Testingは、ユーザのデータとモデルをきめ細かく解析することで、想定外の挙動の発見、弱点の補強、そして最適なモデルを選択することを可能にします。
AI Stress Testingは、ユーザのデータとモデルをきめ細かく解析することで、想定外の挙動の発見、弱点の補強、そして最適なモデルを選択することを可能にします。
強力でカスタマイズ容易なフレームワーク
モデルテストにおいては、必ずしも1つの方法が全てに適用できるとは限りません。
AI Stress Testingでは、ビルトインされたテストの各パラメータを簡単に調整し、個々のニーズに合ったカスタムテストを行えます。
AI Stress Testingでは、ビルトインされたテストの各パラメータを簡単に調整し、個々のニーズに合ったカスタムテストを行えます。
企業全体に適用可能
データが大規模・高次元であるほど、モデルの脆弱性は増大します。Robust Intelligenceは、ユーザの機械学習モデルのパイプラインがどのような規模であっても、安全を確保することができます。
幅広いタスクに対応
固有表現認識(NER)からオブジェクト検出、ランキング学習(LTR)まで、あらゆるタスクに対応します。
シームレスな統合
あらゆる機械学習ライブラリと接続し、さまざまなプラットフォームで動作させることができます。
コンプラ規制対応の自動化
AIに関わる規制は常に変化していますが、Robust Intelligenceはそうした規制の変化を常にテストに反映させています。拡大し続ける規制に対しても、常に自動で対応させることが可能です。
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