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DB14/T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求

DB14/T 2527-2022 Cloud platform, artificial intelligence modeling system framework and functional requirements

山西省地方标准 简体中文 现行 页数：11页 | 格式：PDF

基本信息

标准号
DB14/T 2527-2022
标准类型
山西省地方标准
标准状态
现行
中国标准分类号（CCS）
L76 文本准备与交换
国际标准分类号（ICS）
35.080 软件开发和系统文件
发布日期
2022-08-18
实施日期
2022-11-18
发布单位/组织
山西省市场监督管理局
归口单位
山西省网络安全和大数据信息技术标准化技术委员会
适用范围
本文件规定了云平台人工智能建模系统的各组件功能要求。 本文件适用于云平台上人工智能建模系统及解决方案的数据处理、算法设计、模型训练、模型管理等功能要求，可作为云平台上人工智能建模系统的规划、设计、建设、评估及验收的依据。

发布历史

文前页预览

DB14/T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求-第1页
DB14/T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求-第2页
DB14/T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求-第3页

研制信息

起草单位：
山西云时代技术有限公司、山西省信息产业技术研究院有限公司、山西云时代政务云技术有限公司、山西数字政府建设运营有限公司
起草人：
盛佃清、王文逾、侯彦英、郝俊宇、康晓丽、刘宁、申利华、李华、郑亮、王奇侠、白鹏、郭靖伟、李潞洋、赵世琛、杜军军、吕云云、张弋、杨峰光、杜亮亮、王忠民、李雨萌、孙凯凯、胡博、崔志学、肖晋飞、温静、高俊杰、付玉辉、徐流明、许兴欣、董力熇、张培玉、田垒、郑立、韩思齐
出版信息：
页数：11页 | 字数：- | 开本： -

内容描述

ICS35.080

CCSL76

14

山西省地方标准

DB14/T2527—2022

云平台人工智能建模系统框架及功能要求

2022-08-18发布2022-11-18实施

山西省市场监督管理局  发布

DB14/T2527—2022

目次

前言............................................................................II

1范围.................................................................................1

2规范性引用文件.......................................................................1

3术语和定义...........................................................................1

3.1云平台...........................................................................1

3.2人工智能建模系统.................................................................1

3.3算子.............................................................................1

3.4特征工程.........................................................................1

4缩略语...............................................................................2

5功能构成.............................................................................2

5.1概述.............................................................................2

5.2数据导入导出.....................................................................2

5.3数据预览与探索...................................................................3

5.4数据预处理.......................................................................3

5.5特征工程.........................................................................3

5.6算法选择.........................................................................4

5.7模型训练与评估...................................................................4

5.8模型管理.........................................................................5

5.9模型市场.........................................................................5

5.10工作流调度......................................................................6

参考文献.......................................

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