Все проекты

ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 4. Инструментарий для мониторинга качества данных

20 сентября 2022 заканчивается 14 ноября 2022
  Проект

Разработчик

Автономная некоммерческая организация «Институт развития информационного общества»

Технический комитет

Международные аналоги

Настоящий стандарт идентичен разрабатываемому международному стандарту ISO/IEC WD 5259-4 Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 4: Data quality process framework, учитывающих специфику национальной стандартизации в области искусственного интеллекта и больших данных.

ОКС/МКС/ISO

ОКС 35.020

Описание

В этом документе представлены общие организационные подходы, независимо от типа, размера или характера организации-заявителя, для обеспечения качества данных используемых для обучения и оценки в области аналитики и машинного обучения. Он включает руководство по процессу обеспечения качества данных для: машинного обучения с учителем в отношении маркировки данных, используемых для обучения систем машинного обучения, включая общие организационные подходы к маркировке обучающих данных; машинного обучения без учителя; с привлечение учителя; обучения с подкреплением; аналитики.

Настоящий документ применим к данным обучения и оценки, которые поступают из разных источников, включая сбор и объединение данных, подготовку данных, маркировку данных, оценку и использование данных, но не определяет конкретные услуги, платформы или инструменты.

1 обсуждение

Приглашаем обсудить проект ГОСТ Р об инструментарии для мониторинга качества данных

Публичное обсуждение проекта продлится до 14 ноября 2022 г.

В стандарте описана рамочная структура управления качеством данных на протяжении всего жизненного цикла системы искусственного интеллекта, что позволит заинтересованным сторонам из государственного и частного сектора, наряду с некоммерческими и научно-образовательными организациями использовать единый терминологический аппарат, повысит скорость распространения, единство восприятия информации, повысит стабильность терминологии, создаст предпосылки для взаимного проникновения отечественных и мировых исследований в области «Информационные технологии – Большие данные».

NormaCS

Администратор, 20 сентября 2022