人工智能 机器学习系统技术要求GBT43782-2024.pdf

《人工智能 机器学习系统技术要求GBT43782-2024》讲解了在机器学习系统开发和实施过程中所涉及的技术要求及标准化指南，旨在确保该系统的高效运作与安全管理。它覆盖了一系列基础概念的澄清，如定义了不同种类的机器学习方法，有监督学习、无监督学习等，并对模型选择、数据准备环节给出了规范建议。对于系统框架部分，则具体阐述了硬件软件的适配需求以及算法模型搭建过程中的考量因素，特别强调数据质量控制，指出要对训练数据、测试数据进行全面评估分析以保证结果的有效性和可靠性。文档中提到构建系统时应该注意性能指标的设计合理性，包括准确率、召回率等多个方面来衡量系统功能表现是否符合预期。同时探讨了安全保障的重要性，规定了一系列安全保护措施避免敏感信息泄露，以及保障系统的抗攻击性能力等重要方面，为从事相关领域的技术人员提供了详细的参照依据。

《人工智能 机器学习系统技术要求GBT43782-2024》适用于涉及机器学习系统的众多行业领域内致力于开发设计或运营维护工作的专业人士使用。从科技公司专门从事算法优化、平台架构研发的工程师团队到金融服务、医疗保健行业希望利用AI提升业务处理水平的数据分析师，还有那些需要确保自身产品达到国家标准的企业主管均可以从这份文件中受益。它为这些使用者在进行项目规划前期论证、中期建设直到后期运维全生命周期里遵循合理合规的发展路径给予有力支持。