GB/T 42755-2023
Процедура маркировки данных, ориентированная на искусственный интеллект, для машинного обучения (Англоязычная версия)
- Стандартный №
- GB/T 42755-2023
- язык
- Китайский, Доступно на английском
- Дата публикации
- 2023
- Разместил
- General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People‘s Republic of China
- Последняя версия
- GB/T 42755-2023
- сфера применения
-
1. Предпосылки разработки стандартов и технологическая эволюция
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта аннотация данных играет всё более важную роль в машинном обучении. GB/T 42755—2023, «Спецификация аннотации данных для искусственного интеллекта и машинного обучения», направлен на стандартизацию процесса аннотации данных, обеспечение качества и согласованности аннотаций, а также предоставление высококачественной поддержки данных для обучения моделей ИИ.
2. Сравнение стандартных фреймворков
Измерения GB/T 42755—2023 Сравнение с международными стандартами Технические требования Подробно описывает процесс аннотации данных, включая подготовку задачи, выполнение и вывод. Соответствует ISO/IEC 23053, делает акцент на стандартизации аннотации. Меры управления Введены инструкции по задачам аннотации и механизмы проверки качества. Соответствует ANSI/INCITS 497, уделяя особое внимание управлению процессами. Стандарты качества Четко определите показатели качества и приемки данных и поддерживайте несколько методов проверки. Соответствуйте международным передовым практикам аннотации данных. 3. Рекомендации по внедрению
3.1 Предварительная подготовка к задачам аннотации
- Четко определите инструкции по задачам аннотации, включая формат данных, масштаб и требования к качеству.
- Выберите подходящий инструмент маркировки, например Amazon Mechanical Turk или Label Studio.
3.2 Этап выполнения задачи маркировки
- Создайте механизм обучения и оценки компетентности для этикетировщиков.
- Используйте комбинацию машинной проверки и ручного просмотра для обеспечения качества.
3.3 Вывод результатов маркировки и последующее обслуживание
- Внедрите внутреннюю проверку качества, чтобы гарантировать, что предоставление данных соответствует требованиям.
- Создайте механизм исправления и обновления данных для обеспечения долгосрочной доступности.
4. Объяснение терминологии
Описание задачи маркировки: Это письменный документ, предоставленный заказчиком данных, в котором разъясняются конкретные требования и критерии приемки для задачи маркировки. Например, в задачах распознавания изображений требуются подробные описания типов этикеток, методов аннотации и примеры.
5. Заключение
GB/T 42755-2023 содержит всеобъемлющее руководство по аннотации данных с помощью ИИ. Благодаря научному управлению процессом и строгому контролю качества эффективность и точность аннотации данных могут быть значительно повышены, что закладывает прочную основу для обучения моделей машинного обучения.
GB/T 42755-2023 Ссылочный документ
- GB/T 35274-2017 Технология информационной безопасности. Требования к возможностям безопасности для служб больших данных.
- GB/T 37973-2019 Технологии информационной безопасности. Руководство по управлению безопасностью больших данных.
GB/T 42755-2023 История
- 2023 GB/T 42755-2023 Процедура маркировки данных, ориентированная на искусственный интеллект, для машинного обучения
