Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 1. Обзор, терминология и примеры

Документ «Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 1. Обзор, терминология и примеры» предназначен для определения основных понятий и терминологии, связанных с качеством данных, используемых в аналитике и машинном обучении. Он охватывает широкий спектр аспектов, связанных с оценкой и обеспечением качества данных, что имеет важное значение для успешного применения технологий искусственного интеллекта в различных отраслях.

Ключевыми регламентируемыми аспектами документа являются методы оценки качества данных, параметры, влияющие на их пригодность для анализа, а также требования к процедурам, обеспечивающим высокие стандарты качества. В документе рассматриваются различные подходы к оценке данных, включая методологии, используемые для выявления и устранения ошибок, а также рекомендации по улучшению качества данных на этапе их сбора и обработки.

Важные технические детали, описанные в стандарте, включают условия испытаний, классификации данных по различным критериям, а также измеряемые величины, которые могут влиять на результаты аналитики. Документ также подчеркивает необходимость наличия четких критериев для оценки качества данных, что позволяет производителям и пользователям данных принимать обоснованные решения на основе полученной информации.

Целевая аудитория стандарта включает производителей программного обеспечения, лаборатории, занимающиеся тестированием и контролем качества данных, а также регулирующие органы, ответственные за стандартизацию и контроль в области информационных технологий. Стандарт представляет собой важный инструмент для всех участников процесса, обеспечивая единые подходы и требования к качеству данных.

Практическое значение стандарта заключается в его влиянии на безопасность, качество и совместимость систем, использующих искусственный интеллект. Обеспечение высокого качества данных способствует повышению надежности аналитических выводов и, как следствие, улучшению процессов принятия решений в организациях. Кроме того, стандартизация подходов к качеству данных может снизить риски, связанные с ошибками в данных, что имеет важное значение для охраны труда и безопасности.

Документ может содержать изменения и дополнения по сравнению с предыдущими версиями, направленные на уточнение терминологии и расширение примеров, что позволяет лучше понять применение стандартов в практической деятельности. Эти изменения способствуют более точному отражению современных требований и вызовов в области качества данных для аналитики и машинного обучения.