標準解讀

《GB/T 43782-2024 人工智能 機器學習系統技術要求》作為一項國家標準，旨在為設計、開發和應用機器學習系統的組織和個人提供指導。該標準涵蓋了從數據準備到模型部署的整個生命周期，并強調了幾個關鍵方面：

首先，在數據處理階段，標準明確了對于訓練數據集的要求，包括但不限于數據的質量、多樣性以及隱私保護措施。它指出應確保數據集能夠代表目標應用場景中的真實情況，并且在收集過程中遵循相關法律法規以保護個人隱私。

其次，針對算法選擇與模型構建環節，《GB/T 43782-2024》提出了若干原則性建議，比如采用適合特定任務需求的學習方法；同時也要考慮到計算資源的有效利用。此外，還特別強調了模型可解釋性和透明度的重要性，以便于用戶理解預測結果背后的邏輯依據。

再者，關于測試驗證過程，此標準規定了一系列嚴格的評估指標和流程，用以衡量模型性能是否達到預期目標。這包括但不限于準確率、召回率等傳統評價標準，也涉及到了對抗樣本魯棒性等方面的考量。

最后，在部署實施及后續維護管理方面，《GB/T 43782-2024》提倡建立持續監控機制來跟蹤系統運行狀態，并根據實際反饋調整優化策略。同時，還需要建立健全的安全防護體系，防止惡意攻擊導致的數據泄露或服務中斷等問題發生。


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  • 現行
  • 正在執行有效
  • 2024-03-15 頒布
  • 2024-03-15 實施
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文檔簡介

ICS35240

CCSL.70

中華人民共和國國家標準

GB/T43782—2024

人工智能機器學習系統技術要求

Artificialintelligence—Technicalrequirementsformachinelearningsystem

2024-03-15發布2024-03-15實施

國家市場監督管理總局發布

國家標準化管理委員會

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