Стандарт подготовлен Национальным исследовательским университетом «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) на основе собственного перевода на русский язык международных технических спецификаций ISO/IEC TS 4213:2022 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Оценка эффективности выполнения задачи классификации системами машинного обучения» (Information technology - Artificial intelligence - Assessment of machine learning classification performance), см. https://www.iso.org/standard/79799.html и https://www.iso.org/obp/ui/en/#!iso:std:79799:en . Стандарт внесён Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект».
«Ввиду того, что исследователи научных, коммерческих и правительственных организаций продолжают совершенствовать модели машинного обучения, при оценке эффективности моделей и алгоритмов машинного обучения в задаче классификации необходимо применять последовательные подходы и методы.
... Настоящий стандарт устанавливает методологию оценки эффективности моделей и алгоритмов машинного обучения в задаче классификации.»
Содержание предстандарта следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Общие принципы
6. Статические показатели эффективности
7. Тесты статистической значимости
8. Подготовка отчетов.
Приложение А (справочное): Пример эффективности для задачи мультиклассовой классификации
Приложение В (справочное): Пример ROC-кривой, полученной из результатов классификации
Приложение С (справочное): Сводная информация об эталонных тестах моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задачи классификации
Приложение D (справочное): CSMF
Библиография
Источник: сайт Росстандарта
https://protect.gost.ru/v.aspx?control=8&baseC=6&id=245067
Комментариев нет:
Отправить комментарий