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