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资源简介
摘要：本文件规定了面向机器学习的人工智能数据标注的基本原则、工作流程、质量控制和管理要求。本文件适用于从事人工智能领域中机器学习相关数据标注的组织和个人。
Title：Specification for Data Annotation in Artificial Intelligence Facing Machine Learning
中国标准分类号：L80
国际标准分类号：35.240 -
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拓展解读
人工智能 面向机器学习的数据标注规程 GBT 42755-2023
《GBT 42755-2023》是关于面向机器学习的数据标注规程的国家标准，旨在规范数据标注流程，提高数据质量，满足人工智能应用的需求。以下是该标准的主要内容及与老版本的变化。
主要内容
- 数据标注的基本原则：强调数据标注应遵循客观性、一致性、可追溯性和安全性。
- 数据标注流程：
- 明确标注任务定义阶段的要求。
- 详细描述数据预处理、标注工具选择和标注人员培训的步骤。
- 规定数据质量检查和标注结果验证的具体方法。
- 标注工具与环境：推荐使用标准化的标注工具，并对工具的功能和性能提出要求。
- 标注人员管理：包括人员资质要求、培训计划以及绩效评估机制。
- 数据安全与隐私保护：新增数据加密、访问权限控制等安全措施。
与老版本的变化
- 更严格的数据质量要求：新版本增加了更多量化指标，用于衡量数据标注的一致性和准确性。
- 新增数据安全章节：随着数据隐私问题日益突出，新版本特别强调了数据加密和隐私保护。
- 细化标注工具要求：对标注工具的功能模块和技术性能提出了更高标准。
- 优化标注流程：简化了一些不必要的环节，同时增加了自动化标注的支持。
- 增强标注人员管理：明确了人员培训和考核的具体流程，提升标注团队的专业水平。
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