ＡＩソフトウェアのテスト　答のない答え合わせ〈４つの手法〉

人智を越えたＡＩによる推論が、果たして本当に正しいのか、どの程度信頼できるのか、誰も答を持っていません。正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。かといって、テストなし、品質保証なしのシステムを、現実世界で使えるはずがありません。本書はその解決策として、メタモルフィックテスティング、ニューロンカバレッジ、最大安全半径、網羅検証の４つを紹介します。教師あり機械学習で開発したディープニューラルネットワークおよびアンサンブルツリー（ＸＧＢｏｏｓｔやランダムフォレスト）が解く分類問題（画像識別）と回帰問題（価格予測）の実例を交え、４つのテスト手法の原理と手順を解説。それぞれのチュートリアルを通じて実践スキルも身に付きます。

目次

序章　ＡＩシステムとテスト
第１章　ＡＩとは何か？
第２章　ＡＩソフトウェアのテストの難しさ
第３章　チュートリアルの準備
第４章　メタモルフィックテスティング
第５章　ニューロンカバレッジテスティング
第６章　最大安全半径
第７章　網羅検証

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