Eine Modellvorhersage, bei der das Modell einer binären Klassifikation die negative Kategorie korrekt vorhersagt.
Siehe auch:ISO/IEC TR 29119-11:2020 correct reporting of a failure when it is a failure
EXAMPLE The referee correctly awards an offside and so reports a failure to score a goal.
ISTQB - CTAI Syllabus A prediction in which the model correctly predicts the negative class
Offene, vollständige, verständliche und zugreifbare Darstellung von Informationen zu funktionalen Aspekten eines KI-Systems. Dies beinhaltet u.a. die Erklärbarkeit des KI-Systems (z.B. neuronale Netze), die Nachvollziehbarkeit des Datenschutzkonzepts sowie Informationen zu Qualitätssicherungsprozessen während der Entwicklung.
ISO/IEC DIS 22989 property of a system that appropriate information about the system is communicated to relevant stakeholders (3.4.13).
Note 1 to entry: Appropriate information for system transparency can include aspects such as features, components, procedures, measures, design goals, design choices and assumptions.
Note 2 to entry: Inappropriate disclosure of some aspects of a system can violate security, privacy, or confidentiality requirements.
ISO/IEC TR 29119-11:2020 level of accessibility to the algorithm (3.1.12) and data used by the AI-based system (3.1.9)
ISTQB - CTAI Syllabus The level of visibility of the algorithm and data used by the AI-based system (After ISO/IEC TR 29119-11)
Transformer dienen dazu, Eingabeinformationen in andere Ausgabeinformationen zu überführen. Sie werden unter anderem für zahlreiche sprachtechnologische Aufgaben eingesetzt (z.B. übersetzen). Transformer werden häufig als neuronale Netzwerke implementiert, insbesondere als Architekturen des tiefen Lernens (deep learning).
Siehe auch:Eine Technik zur Modifikation eines vortrainierten ML-Modells, um eine andere – aber dennoch artverwandte – Aufgabe zu erfüllen.
ISTQB - CTAI Syllabus A technique for modifying a pre-trained ML model to perform a different related task