新規性検出
トレーニングデータと大きく異なる入力やシナリオを特定し、予期しない障害を防ぐためにレビューや安全モードの操作を開始するための技術。
外れ値検出とも呼ばれ、統計的距離、オートエンコーダーの再構築誤差、または不確実性推定（例：ベイジアンネットワーク）を使用して異常な入力を検出します。ガバナンスはセーフモードのフォールバックのしきい値を設定し、インシデント分析のために新奇なイベントをログに記録し、進化するデータ分布を反映した検出モデルを定期的に更新します。
医療画像AIは、ピクセル分布が訓練セットから2つ以上の標準偏差を超えて逸脱するスキャンにフラグを立てます。新しいパターンが検出された場合、システムはスキャンを専門家に送信して手動でレビューを行い、後で分析するためにイベントを記録します。これにより、モデルが自信を持っているが誤った診断を異常なケースで行うことを防ぎます。
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