Документ подготовлен подкомитетом SC42 «Искусственный интеллект» (Artificial intelligence), входящим в состав Объединенного технического комитета JTC1 «Информационные технологии» Международной организации по стандартизации (ИСО) и Международной электротехнической комиссии (МЭК).
«Платформы, сервисы и продукты машинного обучения в настоящее время широко доступны и широко используются. Как поставщики ИИ (предлагающие платформы, сервисы или продукты машинного обучения), так и производители ИИ (разрабатывающие решения на основе машинного обучения) стремятся оптимизировать эффективность обучения, чтобы минимизировать потребление ресурсов и затраты, не жертвуя при этом масштабами модели или набора данных. Например, поставщики ИИ стремятся сократить использование аппаратного обеспечения в расчете на задачу обучения, чтобы обслужить больше клиентов и улучшить использование ресурсов. Производители ИИ отдают приоритет более быстрым циклам обучения для ускорения развертывания проверенных моделей.
Настоящий документ содержит рекомендации, которые помогут поставщикам и производителям ИИ обеспечить более быстрое обучение и снижение потребления ресурсов - с учётом конкретных моделей, наборов данных и инфраструктуры.
… В настоящем документе описаны ключевые факторы, влияющие на эффективность обучения моделей машинного обучения, и представлены соответствующие подходы к оптимизации.
В документе содержатся рекомендации поставщикам и производителям ИИ, представленные посредством структурированного набора характеристик и взаимосвязанных с ними методов оптимизации, направленных на повышение эффективности обучения. Эта информация может способствовать проведению оценки и сопоставления различных стратегий обучения моделей машинного обучения.
В данном документе не предписываются какие-либо механизмы ускорения обучения, предусмотренные и реализованные в вычислительных устройствах машинного обучения, которые описаны в техническом отчёте ISO/IEC TR 17903:2024 «Информационные технологии - Искусственный интеллект – Обзор вычислительных устройств для машинного обучения» (Information technology - Artificial intelligence - Overview of machine learning computing devices, см. https://www.iso.org/standard/85078.html и https://www.iso.org/obp/ui/en/#!iso:std:85078:en , а также мой пост http://rusrim.blogspot.com/2024/08/isoiec-tr-179032024.html - Н.Х.).»
Содержание документа следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Обзор обучения моделей машинного обучения
6. Эффективность обучения моделей машинного обучения
7. Характеристики, влияющие на эффективность обучения моделей машинного обучения
8. Методы оптимизации эффективности обучения моделей
Приложение А: Пример использования: Рекомендательная система на основе глубокого обучения для платформы электронной коммерции
Библиография
Источники: сайт ИСО
https://www.iso.org/standard/88246.html
https://www.iso.org/obp/ui/en/#!iso:std:88246:en
