2024年7月11日,，由科大訊飛主導，聯(lián)合中國電子技術(shù)標準化研究院共同提出的國際ISO/IEC 5259-4:2024《人工智能 - 分析和機器學習（ML）的數(shù)據(jù)質(zhì)量 - 第4部分：數(shù)據(jù)質(zhì)量過程框架》正式發(fā)布,，該標準為首個由中國牽頭的人工智能領(lǐng)域數(shù)據(jù)質(zhì)量國際標準,，成功成為ISO/IEC人工智能數(shù)據(jù)質(zhì)量標準體系中的一部分，標志著中國在全球AI領(lǐng)域數(shù)據(jù)標準化進程中邁出了堅實的一步,。

該標準確立了普遍通用的組織方法,，不論申請組織的類型、規(guī)?；蛐再|(zhì)如何,，以確保分析和機器學習（ML）中培訓和評估的數(shù)據(jù)質(zhì)量。它包括關(guān)于以下數(shù)據(jù)質(zhì)量過程的指導：
  — 關(guān)于用于訓練機器學習系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標簽的監(jiān)督機器學習,，包括用于訓練數(shù)據(jù)標簽的常見組織方法,；
  — 無監(jiān)督機器學習；
  — 半監(jiān)督機器學習；
  — 強化學習,；
  — 分析,。
  該標準適用于來自不同來源的訓練和評估數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)組成,、數(shù)據(jù)準備,、數(shù)據(jù)標注、評估和數(shù)據(jù)使用,。該標準未對具體服務,、平臺或工具作出定義。

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