Bugs in machine learning-based systems: a faultload benchmark
The rapid escalation of applying Machine Learning (ML) in various domains has led to paying more attention to the quality of ML components. There is then a growth of techniques and tools aiming at improving the quality of ML components and integrating them into the ML-based system safely. Although m...
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| Veröffentlicht in: | Empirical software engineering : an international journal Jg. 28; H. 3; S. 62 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
New York
Springer US
01.06.2023
Springer Nature B.V Springer Verlag |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1382-3256, 1573-7616 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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