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Technische Regel [AKTUELL]

DIN SPEC 92005:2024-03

Künstliche Intelligenz - Quantifizierung von Unsicherheiten im Maschinellen Lernen; Text Englisch

Englischer Titel
Artificial Intelligence - Uncertainty quantification in machine learning; Text in English
Ausgabedatum
2024-03
Originalsprachen
Englisch
Seiten
46
Verfahren
PAS

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Ausgabedatum
2024-03
Originalsprachen
Englisch
Seiten
46
Verfahren
PAS
DOI
https://dx.doi.org/10.31030/3521675

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Einführungsbeitrag

Diese DIN SPEC wurde im Zuge des PAS-Verfahrens durch ein DIN-SPEC-Konsortium (temporäres Gremium) erarbeitet. Die Erarbeitung und Verabschiedung dieser DIN SPEC erfolgte durch die im Vorwort genannten Verfasser. Dieses Dokument spezifiziert allgemeine Richtlinien und Anforderungen für die Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheiten im maschinellen Lernen (ML). Dieses Dokument definiert die grundlegende Terminologie für die Quantifizierung von Unsicherheiten in ML und spezifiziert den Zweck, die Verwendung und die Notwendigkeit dieser Quantifizierungen. Dieses Dokument gibt einen Überblick über verfügbare Ansätze zur Quantifizierung von Unsicherheiten in ML und deren Eigenschaften und beschreibt ausgewählte Anwendungen. Dieses Dokument spezifiziert allgemeine technische Anforderungen und Empfehlungen für die Quantifizierung der Unsicherheit in der ML. Dieses Dokument ist anwendbar auf Forschung, Entwicklung und den Einsatz von ML-Techniken, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Medizin, Erdbeobachtung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Finanzen, Computer Vision, autonome Mobilität und Maschinen. Dieses Dokument spezifiziert keine Anforderungen an Unsicherheitskriterien, die für Sicherheitsfunktionen und den Gesundheitsschutz erforderlich sind, z. B. für die Erkennung von Personen in einem Gefahrenbereich. Dies gilt auch für sogenannte Assistenzsysteme.

Inhaltsverzeichnis
ICS
35.240.01
DOI
https://dx.doi.org/10.31030/3521675

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