AIの課題

大量の教師データや計算資源が必要

few-shot, zero-shot

domain adaptation

Pruning

Quantize

Distillation

Retrieval Augmentation

生成モデルによるデータ生成

シミュレーションの活用

追加

学習していない状況に弱い

temporal adaptation

古典手法・ルールベースの利用

multi modal

retrieval augmentation

生成系の利用

追加

意味理解・説明などの高次処理に向いていない

multi modal?

追加

信頼されない

ブラックボックス

バイアス

脆弱性

品質保証

フェイクもんdない

データセットが適切にモデルを評価できていない

機械学習工学の進展と課題

https://www.youtube.com/watch?v=Uais7Csbv7E