Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 2. Показатели качества данных

Документ «Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 2. Показатели качества данных» предназначен для установления единых требований к показателям качества данных, используемых в системах аналитики и машинного обучения. Он охватывает широкий спектр применения, включая разработку, тестирование и внедрение алгоритмов, основанных на данных, а также их оценку в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение и производство.

В документе регламентируются ключевые аспекты, такие как методы оценки качества данных, параметры, влияющие на их достоверность, и требования к процессам обработки информации. Основное внимание уделяется показателям, таким как полнота, точность, согласованность и актуальность данных, что позволяет обеспечить надежность аналитических выводов и моделей машинного обучения. Также рассматриваются процедуры, направленные на мониторинг и улучшение качества данных на всех этапах их жизненного цикла.

Технические детали, указанные в стандарте, включают условия испытаний показателей качества, классификацию типов данных и измеряемые величины. Стандарт определяет методики, которые должны использоваться для оценки качества данных, а также рекомендует подходы к автоматизации этих процессов. Это позволяет упростить внедрение стандарта и повысить его практическую применимость в организациях, занимающихся обработкой больших объемов информации.

Целевая аудитория стандарта включает производителей программного обеспечения, исследовательские лаборатории, а также контролирующие органы, заинтересованные в обеспечении высокого качества данных. Стандарт служит ориентиром для специалистов, работающих в области аналитики и искусственного интеллекта, и предоставляет им необходимые инструменты для оценки и улучшения качества данных, что в свою очередь способствует повышению эффективности принимаемых решений.

Практическое значение стандарта заключается в его влиянии на безопасность, качество и совместимость систем, использующих данные для аналитики и машинного обучения. Соблюдение установленных требований позволяет минимизировать риски, связанные с использованием некорректной информации, и способствует созданию более надежных и эффективных решений. В проекте также предусмотрены изменения, касающиеся уточнения методов оценки и новых показателей, что делает его актуальным в условиях быстро развивающихся технологий.