ГОСТ Р 71484.3-2024 (ИСО/МЭК 5259-3:2024) Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных

ГОСТ Р 71484.3-2024

(ИСО/МЭК 5259-3:2024)

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Искусственный интеллект

КАЧЕСТВО ДАННЫХ ДЛЯ АНАЛИТИКИ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Часть 3

Требования и рекомендации по управлению качеством данных

Artificial intelligence. Data quality for analytics and machine learning. Part 3. Data quality management requirements and guidelines

ОКС 35.020

Дата введения 2025-01-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Научно-образовательным центром компетенций в области цифровой экономики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова" (МГУ имени М.В.Ломоносова) и Обществом с ограниченной ответственностью "Институт развития информационного общества" (ИРИО) на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 28 октября 2024 г. № 1538-ст

4 Настоящий стандарт является модифицированным по отношению к международному стандарту ИСО/МЭК 5259-3:2024* "Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных" (ISO/IEC 5259-3:2024 "Artificial intelligence - Data quality for analytics and machine learning (ML) - Part 3: Data quality management requirements and guidelines", MOD) путем изменения отдельных фраз (слов, значений, показателей, ссылок), которые выделены в тексте курсивом**.

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей.

** В оригинале обозначения и номера стандартов и нормативных документов в разделах "Предисловие", 2 "Нормативные ссылки", приложении ДА приводятся обычным шрифтом; отмеченные в разделах "Предисловие", 2 "Нормативные ссылки" знаком "**" и остальные по тексту документа выделены курсивом. - Примечания изготовителя базы данных.

Сведения о соответствии ссылочных национальных стандартов международным стандартам, использованным в качестве ссылочных в примененном международном стандарте, приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации"**. Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Качество продуктов и услуг на основе аналитики и машинного обучения зависит от качества данных, используемых для обучения моделей машинного обучения. Следовательно, управление качеством данных имеет важное значение, поскольку оно часто помогает обеспечить успех аналитики и использования технологий машинного обучения.

Внедрение системы управления качеством данных облегчает управление качеством продуктов и услуг, в которых используются технологии аналитики и машинного обучения. Настоящий стандарт определяет терминологию, требования и рекомендации по обмену информацией, а также процедур по согласованию и по управлению качеством данных. Система управления качеством данных обеспечивает прозрачность и возможность проверки посредством самооценки или оценки третьей стороной. Это способствует удовлетворению интересов заинтересованных сторон, а также позволяет управлять требованиями к качеству, производительности и представлению данных. В частности, настоящий стандарт определяет требования к системе управления качеством данных со ссылками на показатели качества данных, которые применимы к наиболее часто используемым технологиям аналитики и машинного обучения.

Поскольку требования к качеству данных различаются в зависимости от контекста и сферы применения, в настоящем стандарте представлен типовой набор требований и рекомендаций, относящийся к общим стадиям жизненного цикла данных. Жизненный цикл данных, как правило, тесно интегрирован с сопутствующим жизненным циклом системы искусственного интеллекта и, следовательно, имеет несколько взаимозависимостей. Настоящий стандарт не предписывает, какой жизненный цикл для системы искусственного интеллекта следует использовать. Вместо этого он предоставляет общие рекомендации, которые позволяют гибко сочетать несколько моделей жизненного цикла при условии, что процессы жизненного цикла могут быть сопоставлены.

Настоящий стандарт является частью серии стандартов ИСО/МЭК 5259. Другие части данной серии включают следующие стандарты:

- ИСО/МЭК 5259-1 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 1. Обзор, терминология и примеры;

- ISO/IEC FDIS 5259-2 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 2. Показатели качества данных;