Le présent document établit des approches organisationnelles communes générales, indépendamment du type, de la taille ou de la nature de l’organisme demandeur, afin de garantir la qualité des données pour l’entraînement et l’évaluation dans le cadre de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique (AA). Il comprend des recommandations relatives au processus de qualité des données pour:

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l’AA supervisé en ce qui concerne l’étiquetage des données utilisées pour entraîner les systèmes d’AA, y compris les approches organisationnelles communes pour l’étiquetage des données d’entraînement;

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l’AA non supervisé;

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l’AA semi-supervisé;

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l’apprentissage par renforcement;

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l’analyse de données.

Le présent document s’applique aux données d’entraînement et d’évaluation provenant de différentes sources, y compris l’acquisition et la composition des données, la préparation des données, l’étiquetage des données, l’évaluation et l’utilisation des données. Le présent document ne définit pas de services, plateformes ou outils spécifiques.