卢卡斯·加西亚与安全关键系统的ML模型 - #705

这篇文章来自Practical AI，讨论了将机器学习（ML）模型集成到安全关键型系统中，重点关注验证和确认（V&V）流程。它强调了在这些应用中使用深度学习的挑战，并以航空业为例。讨论涵盖了数据质量、模型稳定性、可解释性和准确性。文章还涉及形式验证、Transformer架构和软件测试技术，包括约束深度学习和凸神经网络。这一集提供了在高度敏感环境中部署ML所需的考虑因素的全面概述。

• •验证和确认（V&V）对于将ML模型集成到安全关键系统中至关重要。
• •数据质量、模型稳定性、可解释性和准确性是关键考虑因素。
• •正在探索形式验证方法和Transformer等专用架构。