- 포괄적, 편견 및 안전한 바카라 족보 개발을위한 기계 학습 별 데이터 세트 품질을 뒷받침하는 표준
- 바카라 족보 및 데이터 중심 시스템의 데이터 수집, 처리 및 활용을 포함하여 데이터 라이프 사이클 전체의 데이터 품질 향상을위한 필수 표준
- 바카라 족보 안전을 향상시키기위한 위험 관리 및 법적 준수 지원

ISO/IEC 5259 시리즈 (바카라 족보의 데이터 품질 국제 표준)
인공 지능 (바카라 족보) 및 데이터 중심 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위해 ISO/IEC 5259 시리즈 (이하 ISO/IEC 5259 시리즈 (이하이 표준”이라고 함) 데이터 품질 관리 및 평가를위한 국제 표준은 1 부에서 5에서 출판되었습니다 제품, 시스템 및 서비스 개발 로이 표준의 발행에 크게 기여합니다
데이터는 바카라 족보 시스템의 개발 및 운영에 필수적인 "연료"이며 바카라 족보 시스템의 성능과 안전에 직접적인 영향을 미치므로 품질이 매우 중요합니다 그러나 데이터 품질 관리에 대한 전통적인 국제 표준에는 편견 제거 및 데이터 다양성 및 균형 보장과 같은 요구 사항을 측정하고 평가할 수없는 문제가있었습니다 이러한 과제를 고려 하여이 표준은 바카라 족보 데이터 라이프 사이클 프레임 워크 전반에 걸쳐 적절한 관리를 제공하고 다양한 분석 및 기계 학습에 대한 포괄적 인 지침을 제공합니다
이것은 안전하고 안전한 바카라 족보 시스템의 사회적 사용을 장려 할뿐만 아니라 일본의 바카라 족보 산업을 국제적으로 구현하고 경쟁력을 강화하고 다양한 국가와 회사 간의 데이터 배포의 신뢰성을 향상시킬 것입니다
업계가 지속적으로 신뢰할 수있는 바카라 족보 시스템을 개발하고 혁신을 방해하지 않고 성능과 안전을 보장하기 위해서는 실용적인 품질 평가 및 관리 시스템을 국제적으로 수립해야합니다 머신 러닝을 사용하는 데이터 중심 바카라 족보 시스템의 품질 평가 및 품질 보증은 교육 데이터 및 편견 부족, 모델 불확실성, 심지어 다양한 이해 관계자 요구 사항을 포함한 많은 기술적 과제를 제기합니다 특히, 교육 데이터의 품질은 전체 바카라 족보 시스템의 성능과 안전에 큰 영향을 미칩니다 교육 품질이 충분하지 않으면 모델의 추론 결과에서 편견과 불평등이 발생할 수 있으며, 이는 전체 시스템의 신뢰성을 손상시키고 사회적 수용에 영향을 줄 수 있습니다 특히, 데이터 품질 결함은 의료, 금융, 자율 주행 및 공공 인프라와 같은 분야에서 심각한 경제 및 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다
그러나 산업에 적합한 데이터 품질 관리의 국제 표준입니다ISO 8000 시리즈andISO/IEC 25000 시리즈각 데이터의 품질 요구 사항에 중점을두고 구조화되지 않은 데이터 (텍스트, 이미지, 오디오 등) 및 기능, 데이터 세트 배포, 편향 및 균형, 지속 가능한 관리 및 개선과 같은 바카라 족보 특정 품질 지표와 같은 기계 학습을위한 데이터 형식을 고려하지 않습니다 따라서 이전 표준은 바카라 족보의 데이터 품질을 올바르게 평가할 수 없었습니다 또한 데이터의 자유 분포를 촉진합니다dfft의 개념을 실현하려면 데이터 품질 표준 및 측정을 유지하는 것이 중요합니다
이 표준은 표준, 관리, 프로세스, 거버넌스 등뿐만 아니라 데이터 분석 및 기계 학습을위한 새로운 데이터 품질 개념 시스템을 제공합니다 이를 통해 바카라 족보 모델 및 바카라 족보 품질 평가 프로세스의 개발에서 데이터 품질에 대한 정량적이고 포괄적 인 평가가 가능하여 바카라 족보의 불투명도를 제거하고 비즈니스 사용을 촉진 할 수 있습니다
바카라 족보ST는 공동 기술위원회 (JTC 1)에 따라 2017 년 바카라 족보 (ISO/IEC JTC 1/SC 42)의 창립 이후, 우리는 국가 전문위원회와 협력하여 표준화를 촉진하고 있습니다 이 표준은 SC 42 내에서 데이터 표준을 개발하고 조사하는 실무 그룹 (WG 2)이 일본에서 제안했으며 한국, 중국 및 독일의 프로젝트 리더와 협력하여 개발되었습니다 특히, 바카라 족보ST는이 표준의 두 번째 부분 (데이터 품질 표시기)을 작성하는 것을 포함하여 표준의 개발을 이끌었고 2024 년 1 월에는 각 부분의 출판에 상당한 기여를 한 임시 소집 자였습니다
이 표준에는 최종 확인 단계에 6 부 (데이터 품질 시각화) 기술 보고서가 있으며 Part 6을 게시하면 데이터 품질 관리에 대한 이해하기 쉬운 분석 방법을 제공 할 것입니다 이 표준은 또한 유럽 CEN/CENELEC JTC 21 (유럽 표준화위원회/유럽 전기 표준화위원회 공동 기술위원회 21)로부터 높은 평가를 받았으며 유럽 바카라 족보 법 (바카라 족보 법 매칭 표준)으로 채택 될 예정입니다 이것은 전 세계적으로 많은 관심을 끌었습니다 또한이 표준은 생성 된 바카라 족보에서 데이터 품질 평가의 기초를 제공하며 안전하고 신뢰할 수있는 바카라 족보 시스템의 개발 및 운영을 지원하기 위해 향후 확장 될 것입니다
표준 개요
ISO/IEC 5259-1 : 2024 인공 지능 - 분석 및 기계 학습의 데이터 품질 (ML) - 1 부 : 요약, 용어 및 예제
이것은 분석 및 기계 학습과 관련된 데이터 품질 시리즈 (5 파트)의 첫 번째 부분입니다 데이터 품질 표시기의 개요, 이용 약관 및 예, 파트 3 : 데이터 품질 관리 요구 사항 및 지침, 4 부 : 데이터 품질 프로세스 프레임 워크 및 5 부 : 데이터 품질 거버넌스 프레임 워크
ISO/IEC 5259-2 : 2024 인공 지능 - 분석 및 기계 학습의 데이터 품질 (ML) - 2 부 : 데이터 품질 측정
데이터 분석 및 기계 학습에서 데이터 품질 모델, 데이터 품질 표시기 및 데이터 품질보고에 대한 지침을 제공합니다 ISO 8000 시리즈,ISO/IEC 25012andISO/IEC 25024를 기반으로 데이터 품질을 측정하는 20 개의 지표를 설명합니다 이 표준은 조직이 데이터 품질 목표를 달성하는 데 도움이되며 모든 조직에 적용 할 수 있습니다
ISO/IEC 5259-3 : 2024 인공 지능 - 분석 및 기계 학습의 데이터 품질 (ML) - 파트 3 : 데이터 품질 관리 요구 사항 및 지침
분석 및 기계 학습 분야에서 사용되는 데이터 품질을 설정, 구현, 유지 및 지속적으로 개선하기위한 요구 사항 및 지침을 지정합니다 파트 1에 정의 된 데이터 수명주기를 기반으로 데이터 수집에서 처분까지 8 단계로 구성된 데이터 품질 관리 수명주기와 이러한 데이터를 전반적으로 적용하는 세 가지 프로세스를 설명합니다 특정 데이터 세트 품질 표준은 5259-2를 참조하고 공급망 고려 사항, 데이터 처리 도구 관리, 위험 관리, 품질 관리 조직의 역할 및 책임 및 결과물에 대한 데이터 공급 업체 관리 요구 사항을 포함합니다
ISO/IEC 5259-4 : 2024 인공 지능 - 분석 및 기계 학습의 데이터 품질 (ML) - 파트 4 : 데이터 품질 프로세스 프레임 워크
기계 학습에서 교육 및 평가를위한 데이터 품질 보증 방법을 정의합니다 기계 학습 시스템에서 품질에 가장 큰 영향을 미치는 데이터 라벨링 프로세스에서는 데이터가 준비, 평가 및 사용되는 프로세스에 중점을 둔 요구 사항이 구성되고 설명됩니다 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 반 감독 학습 및 강화 학습을 다룹니다
ISO/IEC 5259-5 : 2025 인공 지능 - 분석 및 기계 학습의 데이터 품질 (ML) - 5 부 : 데이터 품질 거버넌스 프레임 워크
데이터 품질에 대한 조직의 거버넌스 프레임 워크를 정의합니다 조직이 조직이 데이터 품질에 대한 책임을 충족시킬 수 있도록 조직이 지침을 제공하고 운영 및 관리 계층을 감독 할 수 있도록 돕기위한 것입니다
회원
Kin Kyosook (바카라 족보st Research Center 부국장)
Sugimura Ryoichi (바카라 족보ST, 최고 협력 책임자, 정보 및 인체 공학 분야)