标准解读

《GB/T 43782-2024 人工智能 机器学习系统技术要求》作为一项国家标准，旨在为设计、开发和应用机器学习系统的组织和个人提供指导。该标准涵盖了从数据准备到模型部署的整个生命周期，并强调了几个关键方面：

首先，在数据处理阶段，标准明确了对于训练数据集的要求，包括但不限于数据的质量、多样性以及隐私保护措施。它指出应确保数据集能够代表目标应用场景中的真实情况，并且在收集过程中遵循相关法律法规以保护个人隐私。

其次，针对算法选择与模型构建环节，《GB/T 43782-2024》提出了若干原则性建议，比如采用适合特定任务需求的学习方法；同时也要考虑到计算资源的有效利用。此外，还特别强调了模型可解释性和透明度的重要性，以便于用户理解预测结果背后的逻辑依据。

再者，关于测试验证过程，此标准规定了一系列严格的评估指标和流程，用以衡量模型性能是否达到预期目标。这包括但不限于准确率、召回率等传统评价标准，也涉及到了对抗样本鲁棒性等方面的考量。

最后，在部署实施及后续维护管理方面，《GB/T 43782-2024》提倡建立持续监控机制来跟踪系统运行状态，并根据实际反馈调整优化策略。同时，还需要建立健全的安全防护体系，防止恶意攻击导致的数据泄露或服务中断等问题发生。


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  • 现行
  • 正在执行有效
  • 2024-03-15 颁布
  • 2024-03-15 实施
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文档简介

ICS35240

CCSL.70

中华人民共和国国家标准

GB/T43782—2024

人工智能机器学习系统技术要求

Artificialintelligence—Technicalrequirementsformachinelearningsystem

2024-03-15发布2024-03-15实施

国家市场监督管理总局发布

国家标准化管理委员会

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