This document establishes general common organizational approaches, regardless of the type, size or nature of the applying organization, to ensure data quality for training and evaluation in analytics and machine learning (ML). It includes guidance on the data quality process for:
- supervised ML with regard to the labelling of data used for training ML systems, including common organi-zational approaches for training data labelling;
- unsupervised ML;
- semi-supervised ML;
- reinforcement learning;
- analytics.
This document is applicable to training and evaluation data that come from different sources, including data acquisition and data composition, data preparation, data labelling, evaluation and data use. This document does not define specific services, platforms or tools.
Označení | ČSN EN ISO/IEC 5259-4 (369016) |
---|---|
Katalogové číslo | 521955 |
Cena | 440 Kč440 |
Datum schválení | 1. 10. 2025 |
Datum účinnosti | 1. 11. 2025 |
Jazyk | angličtina (obsahuje pouze anglický originál) |
Počet stran | 44 stran formátu A4 |
EAN kód | 8596135219551 |
Dostupnost | skladem (tisk na počkání) |
ČSN EN ISO/IEC 5259-1 (369016)
Umělá inteligence - Kvalita dat pro analytiku a strojové učení (ML) - Část 1: Přehled, terminologie a příklady
ČSN EN ISO/IEC 5259-2 (369016)
Umělá inteligence - Kvalita dat pro analytiku a strojové učení (ML) - Část 2: Míry kvality dat
ČSN EN ISO/IEC 5259-3 (369016)
Umělá inteligence - Kvalita dat pro analytiku a strojové učení (ML) - Část 3: Požadavky a směrnice pro management kvality dat