- 機械学習（ML）コンポーネントを持つソフトウェアシステムは、しばしば本番環境で失敗する
- MLモデルは孤立して開発され、システムや運用要件とのテストや評価が不可能
- Carnegie Mellon大学のSoftware Engineering Institute（SEI）が、MLTE（Machine Learning Test and Evaluation）をリリースし、MLモデルのテストを支援
- MLTEはステークホルダーが生成した品質属性要件に基づいてMLモデルをテストするための半自動プロセスおよびインフラ
この記事は、機械学習モデルの開発における問題を解決するための新しいツールであるMLTEについて述べています。MLモデルのテストと評価を支援するMLTEは、ステークホルダーが生成した品質属性要件に基づいてMLモデルをテストする半自動プロセスおよびインフラです。MLモデルの開発者がシステムと運用環境のコンテキストを持たないため、MLTEはそのギャップを埋めることができます。