共找到 150 條與 機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn),共 10 頁
Data privacy and information security pose significant challenges to the big data and artificial intelligence (AI) community as these communities
IEEE Federated Machine Learning
該白皮書適用于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
IEEE FEDERATED MACHINE LEARNING WHITE PAPER
IEEE FEDERATED MACHINE LEARNING WHITE PAPER
This?document?provides a data quality governance framework for analytics and machine learning (ML) to enable governing bodies of organizations
Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 5: Data quality governance framework (ISO/IEC 5259-5:2025, IDT)
This joint AAMI and British Standard provides guidance for applying a BS EN ISO 14971 risk management process when evaluating medical technology
machine learning in artificial intelligence ? Guide
Machine Learning Financial Application Technical Guide
本聯(lián)合AAMI和英國標(biāo)準(zhǔn)提供了在評估利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的醫(yī)療技術(shù)時應(yīng)用BS EN ISO 14971風(fēng)險管理過程的指南。其適用于ML支持的醫(yī)療器械在整個產(chǎn)品生命周期中的所有階段。本文件旨在與BS EN ISO 14971一起使用。它不修改BS EN ISO 14971風(fēng)險管理過程,而是提供信息和
machine learning in artificial intelligence ? Guide
Technical framework for the shared machine learning system
Scope This document specifies a method for evaluating the fairness of machine learning. Multiple causes contribute to the unfairness of machine
IEEE Standard for Evaluation Method of Machine Learning Fairness
本建議書規(guī)定了聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)(FMLS)的管理要求。以下方面屬于本建議書的范圍: - FMLS的整體功能架構(gòu) - 基本管理領(lǐng)域的要求,包括系統(tǒng)屬性配置、節(jié)點權(quán)限配置、服務(wù)請求管理等 - 模型管理領(lǐng)域的要求,包括初始模型部署、學(xué)習(xí)算法管理、聚合機(jī)制管理等 - 數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的要求,包括數(shù)據(jù)資源的安全
Management requirements for federated machine learning systems
ITU-T Y.3654建議書規(guī)定了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)(bDDN)中的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制。提出了bDDN中機(jī)器學(xué)習(xí)的一組相關(guān)問題,這些問題包括:概述、學(xué)習(xí)過程、部署、接口、學(xué)習(xí)路徑和控制路徑、安全考慮
Big data driven networking Machine learning mechanism
Full Description Scope This document provides a reference framework for trustworthy federated machine learning, including the principles
IEEE Guide for Framework for Trustworthy Federated Machine Learning
この規(guī)格は,情報処理における機(jī)械學(xué)習(xí)に関する主な用語,定義及び対応英語について規(guī)定する
Information technology -- Vocabulary -- Artificial intelligence -- Machine learning
本文件規(guī)定了評估機(jī)器學(xué)習(xí)公平性的方法。多種因素導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的不公平性。在本文檔中,對這些因素進(jìn)行了分類。本文檔還列出了廣泛認(rèn)可和使用的機(jī)器學(xué)習(xí)公平性定義,并規(guī)定了與這些定義對應(yīng)的各種指標(biāo)及其計算方法。本文檔中的測試案例提供了詳細(xì)的條件和程序,用于設(shè)置評估機(jī)器學(xué)習(xí)公平性的測試
IEEE Standard for Evaluation Method of Machine Learning Fairness
本文件提出了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架,規(guī)定了功能、可靠性、維護(hù)性、兼容性、安全性和可擴(kuò)展性要求。本文件適用于各領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)支持服務(wù)的系統(tǒng)及相關(guān)解決方案的規(guī)劃、研發(fā)、評估、選型及驗收的依據(jù)
Artificial Intelligence Machine Learning System Technical Requirements
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