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Information géographique - Langage de balisage des données d'entraînement pour l'intelligence artificielle - Partie 1 : modèle conceptuel

NF EN ISO 19178-1

Suivie par la Commission : Informations géographiques - Systèmes géodésiques Origine des travaux : Internationale
    Motif : Nouvelle norme

Résumé:

Dans le contexte des données d'entraînement pour l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle (IA/ML) en matière d'observation de la Terre (EO) , le présent document spécifie un modèle conceptuel qui:établit un modèle UML dans le but de maximiser l'interopérabilité et l'utilisabilité des données d'entraînement à l'imagerie d'observation de la Terre;spécifie les différentes tâches et étiquettes d'IA/ML dans le domaine de l'EO en termes d'apprentissage supervisé, y compris les tâches au niveau de la scène, de l'objet et du pixel;décrit l'identifiant permanent, la version, la licence, la taille des données d'entraînement, les mesures ou l'imagerie utilisée pour l'annotation;spécifie une description de la qualité (par exemple, les erreurs dans les données d'entraînement, la représentativité des données d'entraînement, les mesures de la qualité) et de la provenance (par exemple, les agents qui effectuent l'étiquetage, la procédure d'étiquetage).

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Informations complémentaires :
  • Les normes sont élaborées par des commissions de normalisation, gérées par AFNOR et les Bureaux de normalisation des professions, qui rassemblent des représentants de toutes les parties intéressées (producteurs, utilisateurs, pouvoirs publics, associations, centres techniques, ...).

    En vue d'améliorer la qualité de ces documents, un dispositif de retour d'expérience a été mis en place auprès des utilisateurs. L'information recueillie permettra en particulier d'apprécier la nécessité de modifier le document publié.

    Afin d'adapter au mieux son contenu à vos attentes, AFNOR vous invite à répondre à ce questionnaire.