Свидетельство о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Прецедент (use case) — спецификация последовательности действий, включая опции, которые СИИ может выполнить при взаимодействии с пользователями. [ГОСТ Р 59898-2021. Оценка качества систем искусственного интеллекта.
Оценка качества (quality assurance) — совокупность операций, включающих выбор номенклатуры показателей качества, определение значений этих показателей и сравнение их с базовыми значениями. [ГОСТ Р 59898-2021.
Метрика (metric) — материальная мера некоторых аспектов характеристик качества. [ГОСТ Р 59898-2021. Оценка качества систем искусственного интеллекта. Общие положения] Метрика (Metric) – это функция в задачах машинного обучения
Критерий оценки качества (quality assessment criterion) — набор определенных и задокументированных правил и условий, которые используются для решения о приемлемости общего качества конкретной СИИ. [ГОСТ
Качество (quality) — совокупность характеристик и свойств СИИ, обусловливающих ее способность удовлетворять установленным или предполагаемым требованиям в соответствии с ее назначением. [ГОСТ Р 59898-2021. Оценка
Значение показателя качества, базовое (baseline quality score) — значение показателя качества системы искусственного интеллекта, принятое за основу при сравнительной оценке ее качества. [ГОСТ Р 59898-2021.
Данные обогащенные — данные, объединенные или дополненные логически связанными данными, полученными от других поставщиков данных, а также данные, полученные в результате объединения по различным признакам
Стимулятор — техническое устройство, работа которого основана на управлении информацией с целью: — выработки у оператора, пользующегося этим устройством, необходимых мыслительных действий для осуществления предвидений;
Данные транзакционные — данные, которые образовались в результате выполнения каких-либо операций. [ГОСТ Р 59897-2021. Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению,
Очистка данных (data cleansing) — процесс исправления или удаления неверных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублированных или неполных данных в наборе данных. [ГОСТ Р 59897-2021. Данные для