Empowering the trustworthiness of ML-based critical systems through engineering activities
This paper reviews the entire engineering process of trustworthy Machine Learning (ML) algorithms designed to equip critical systems with advanced analytics and decision functions. We start from the fundamental principles of ML and describe the core elements conditioning its trust, particularly thro...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2022-09 |
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Hauptverfasser: | , , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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