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美利体育登录入口官网:DIN EN ISO/IEC 23053:2023
使用机器学习(ML)的人工智能(AI)系统框架(ISO/IEC 23053:2022)

Framework for Artificial Intelligence (AI) Systems Using Machine Learning (ML) (ISO/IEC 23053:2022); German and English version prEN ISO/IEC 23053:2023


美利体育登录入口官网: DIN EN ISO/IEC 23053:2023 发布历史

DIN EN ISO/IEC 23053:2023由德国标准化学会 DE-DIN 发布于 2023-04-01,并于 2023-04-01 实施。

DIN EN ISO/IEC 23053:2023 使用机器学习(ML)的人工智能(AI)系统框架(ISO/IEC 23053:2022)的最新版本是哪一版?

最新版本是 DIN EN ISO/IEC 23053/A1:2025-09 。

标准号
DIN EN ISO/IEC 23053:2023
发布时间
2023-04
标准名称
基于机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 系统框架 (ISO/IEC 23053:2022); 德语和英语版本 prEN ISO/IEC 23053:2023
ICS
35.020
发布机构
德国标准化学会 (DIN)
编制依据
ISO/IEC 22989
文件关系说明
该文档是 ISO/IEC 23053:2022 的德语和英语版本,作为 prEN ISO/IEC 23053:2023 发布,由 CEN/CLC/JTC 21 技术委员会采用。
与国际文件关系
对应国际标准 ISO/IEC 23053:2022
专利声明(未识别专利)
ISO 和 IEC 不负责识别本文件中可能涉及的某些或所有专利权利。关于开发过程中识别的专利权利的详细信息,请参见引言和/或 ISO 或 IEC 收到的专利声明列表。
提出和归口信息
由 ISO/IEC/JTC 1 联合技术委员会,SC 42 人工智能分委员会制定;由德国 DIN 标准委员会信息技术与应用 (NIA) 下的 NA 043-01-42 GA 联合工作组“DIN/DKE 联合工作组人工智能”负责。
起草信息
由 ISO/IEC JTC 1 信息技术技术委员会制定。
版本历史
基于 ISO/IEC 23053:2022 版本,2023 年 4 月发布草案。
解释单位
DIN 标准委员会信息技术与应用 (NIA)
编制原因和目的
旨在为使用机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 系统描述提供一个框架,通过确立共同的术语和概念,为系统的明确解释及其技术和使用的相关考虑提供基础。
技术内容特殊信息
文档涵盖了机器学习系统的组件、功能、方法(如监督学习、无监督学习等)以及机器学习管道。
与法规或其他标准的关系说明
引用了 ISO/IEC 22989(人工智能概念和术语)。
风险分析或特殊提示
该标准草案于 2023 年 3 月 3 日发布,供公众审查和评论。由于预期标准可能与本版本不同,使用本草案需特别约定。

DIN EN ISO/IEC 23053:2023 发布之时,引用了标准

DIN EN ISO/IEC 23053:2023的历代版本如下:

  • 2025年 DIN EN ISO/IEC 23053/A1:2025-09 使用机器学习(ML)的人工智能(AI)系统框架 修正案1:生成式AI(ISO/IEC 23053:2022/DAM 1:2025) 德语和英语版本 EN ISO/IEC 23053:2023/prA1:2025
  • 2024年 DIN EN ISO/IEC 23053:2024-09 使用机器学习(ML)的人工智能(AI)系统框架(ISO/IEC 23053:2022) 德语版本 EN ISO/IEC 23053:2023
  • 2024年 DIN EN ISO/IEC 23053:2024 使用机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 系统框架 (ISO/IEC 23053:2022)
  • 2023年 DIN EN ISO/IEC 23053:2023-04 使用机器学习 (ML) 的人工智能 (AI) 系统框架 (ISO/IEC 23053:2022)
  • 2023年 DIN EN ISO/IEC 23053:2023 使用机器学习(ML)的人工智能(AI)系统框架(ISO/IEC 23053:2022)

 

本文件规定了一个人工智能(AI)和机器学习(ML)框架,用于描述采用ML技术的通用AI系统。该框架描述了AI生态系统中的系统组件及其功能。本文件适用于所有类型和规模的组织,包括公共和私营企业、公共机构和非营利组织,这些组织正在实施或使用AI系统。

DIN EN ISO/IEC 23053:2023 是基于 EN ISO/IEC 23053 的发版本。

采用 EN ISO/IEC 23053 的发行版本有:

术语描述
回归模型
Regression Model
机器学习模型,其预期输出对应于一个连续变量的输入
泛化
Generalization
训练模型对未知输入数据做出正确预测的能力
过拟合
Overfitting
模型过于精确地适应训练数据,无法推广到新数据
欠拟合
Underfitting
模型未能足够精确地适应训练数据,对新数据做出错误预测
分类模型
Classification Model
机器学习模型,其预期输出对应于一个或多个类别的输入

DIN EN ISO/IEC 23053:2023

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标准号
DIN EN ISO/IEC 23053:2023
发布
2023年
总页数
88页
发布单位
德国标准化学会
替代标准
DIN EN ISO/IEC 23053:2023-04
当前最新
DIN EN ISO/IEC 23053/A1:2025-09
 
 
引用标准
ISO/IEC 22989
 
 
本体
机器学习 系统组件

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