В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:
3.1
аннотирование данных, разметка данных: Процесс маркирования данных, выполняемый для того, чтобы сделать данные пригодными для машинного обучения. [ГОСТ Р 59898-2021, пункт 3.1] |
3.2
аугментация данных: Процесс создания дополнительного набора данных из имеющегося набора данных. Примечание - Применяется для увеличения обучающего набора данных путем модификации существующего набора данных. [ГОСТ Р 59898-2021, пункт 3.2] |
3.3
базовый демонстрационный набор данных: Образцовый аннотированный набор данных, сформированный в соответствии с нормативно-техническим документом, устанавливающим унифицированные требования к проведению тестирования (испытаний) системы искусственного интеллекта определенного типа. [ГОСТ Р 59898-2021, пункт 9.1] |
3.4 бакалавриат: Высшее профессиональное образование, подтвержденное присвоением лицу, успешно прошедшему итоговую аттестацию, квалификации "бакалавр".
3.5
валидация: Подтверждение, посредством представления объективных свидетельств, того, что требования, предназначенные для конкретного использования или применения, выполнены. Примечания 1 Объективное свидетельство, необходимое для валидации, является результатом испытания или других форм определения, таких как осуществление альтернативных расчетов или анализ документов. 2 Слово "валидирован" используют для обозначения соответствующего статуса. 3 Условия, применяемые при валидации, могут быть реальными или смоделированными. [ГОСТ Р ИСО 9000-2015, статья 3.8.13] |
3.6
деятельность по оценке соответствия первой стороной: Деятельность по оценке соответствия, которую осуществляет лицо или организация, предоставляющее(ая) объект. Примечание - Выражения "первая сторона", "вторая сторона" и "третья сторона", используемые для характеристики видов деятельности по оценке соответствия с учетом данного объекта, не следует путать с юридической идентификацией соответствующих сторон какого-либо контракта. [ГОСТ ISO/IEC 17000-2012, пункт 2.2] |