品質保証
AIモデルとデータパイプラインが精度、信頼性、倫理的コンプライアンスに関して定義された基準を満たしていることを確認するための体系的なプロセスとチェックを行います。
Definition
コードレビュー、データ検証テスト、モデル評価パイプライン、および開発ライフサイクルに統合されたコンプライアンスチェックポイントを含む積極的な規律。QA フレームワークには、自動化された単体テストと統合テスト、標準データ品質指標、バイアス検出スキャン、導入前のサインオフゲートなどがあります。継続的な QA により、データの更新やコードの微調整など、すべての変更が厳密なチェックに合格し、パフォーマンスやコンプライアンスの低下が防止されます。
Real-World Example
ある金融サービス会社は、データスキーマの検証とバイアススキャンスクリプトを実行するプリコミットフックを適用することで、QAを実装しています。モデルをコミットするたびに、精度の閾値と公平性メトリックの自動テストが開始されます。障害が発生すると、問題が解決されるまでマージがブロックされ、準拠した質の高い変更のみが本番環境に反映されます。
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