Geoinformation - Training Data Markup Language für künstliche Intelligenz - Teil 1: Konzeptueller Modell-Standard
Kurzreferat
Trainingsdaten sind der Baustein von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Modelle bilden heute die Mehrheit der Anwendungen des maschinellen Lernens in den Geowissenschaften. Trainingsdaten werden verwendet, um AI/ML-Modelle zu trainieren und anschließend Modell-Ergebnisse zu validieren. Dieses Dokument beschreibt die Arbeitsschritte rund um die Trainingsdaten: - Dokumentation des UML-Modells mit dem Ziel der Maximierung der Interoperabilität und Nutzbarkeit von EO-Bilder Trainingsdaten; - Definition verschiedener KI/ML-Aufgaben und Bezeichnungen in der Erdbeobachtung im Sinne des überwachten Lernens, einschließlich Aufgaben auf Szenenebene, Objektebene und Pixelebene; - Beschreibung der permanenten Kennung, Version, Lizenz, Größe der Trainingsdaten, Messung oder Bildmaterial, das für die Beschriftung verwendet wird, usw.; - Definition für die Beschreibung der Qualität (z.B. Trainingsdatenfehler, Repräsentativität der Trainingsdaten) und der Herkunft (z. B. Akteure, die die Beschriftung vornehmen, Beschriftungsverfahren).
Beginn
2024-06-14
WI
00287151
Geplante Dokumentnummer
DIN EN ISO 19178-1
Projektnummer
00519782
Zuständiges nationales Arbeitsgremium
NA 005-03-03 AA - Geoinformation (SpA zu CEN/TC 287+ISO/TC 211)
