◆◆ AI開発の品質問題に応える！◆◆

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。