With widespread adoption of AI models for important decision making, ensuring reliability of such models remains an important challenge. In this paper, we present an end-to-end generic framework for testing AI Models which performs automated test generation for different modalities such as text, tabular, and time-series data and across various properties such as accuracy, fairness, and robustness. Our tool has been used for testing industrial AI models and was very effective to uncover issues present in those models. Demo video link: https://youtu.be/984UCU17YZI


翻译:由于广泛采用AI模型进行重要决策,确保这类模型的可靠性仍是一项重大挑战,本文件提出一个测试AI模型的端至端通用框架,用于测试AI模型,该模型对文本、表格和时间序列数据等不同模式以及准确性、公正性和稳健性等各种特性进行自动测试生成。我们的工具被用于测试工业AI模型,并且非常有效地揭示这些模型中存在的问题。Demo视频链接:https://youtu.be/984UCU17YZI。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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