"T∕CESA 1040-2019 信息技术 人工智能 面向机器学习的数据标注规程"
《T∕CESA 1040-2019 信息技术 人工智能 面向机器学习的数据标注规程》是中国电子工业标准化技术协会发布的一份标准,旨在为机器学习领域提供数据标注的规范和指导。该规程于2019年4月1日发布并同日实施,旨在确保数据标注的质量和效率,从而提升人工智能模型的训练效果。
1. **范围**
标准规定了在机器学习中进行数据标注的基本原则、方法和过程,适用于各种类型的数据标注项目,包括图像、文本、语音等多种形式的数据。
2. **规范性引用文件**
文件引用了GB/T1.1—2009《标准化工作导则第1部分:标准的结构和编写》,遵循标准制定的统一规则。
3. **术语和定义**
标准中可能包含了对数据标注、标注工具、标注平台等关键术语的定义,以确保统一的理解。
4. **数据标注规程框架**
数据标注规程框架涵盖了从数据选取到交付验收的全过程,包括了数据需求分析、标注说明制定、人力资源规划、工具平台选择、任务管理、质量控制和交付验收等步骤。
5. **数据标注规程详细内容**
- **定义所需标注数据和预估数据量**:确定项目所需的特定类型数据,估算数据量以满足模型训练的需求。
- **标注说明规则**:详细说明每种数据类型的标注标准,确保标注人员理解一致。
- **标注人力供给方式**:规划标注团队,可能包括专业标注员、众包平台等。
- **标注工具和标注平台选择**:选择合适的工具和平台以提高效率和准确性。
- **标注任务创建、分发、开展和回收**:流程管理,确保任务有效执行和及时反馈。
- **标注结果质量检查和控制**:设置质量标准,进行校验和修正,确保标注质量。
- **标注结果输出交付要求**:规定标注数据的格式、存储和传输方式。
- **数据交付和验收**:对完成的标注数据进行检查,确保符合项目要求。
6. **涉及的组织**
标准的起草单位包括多家知名高校、研究机构、企业和公司,表明了业界对该规程的广泛参与和支持。
这份规程对于从事人工智能和机器学习的开发者、数据科学家以及相关行业的从业人员来说,是一份重要的参考指南,能够帮助他们构建更加精准和可靠的机器学习模型,提高AI系统的性能和应用价值。