Training Data Markup Language for Artificial Intelligence

Le Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) La norme vise à développer le modèle UML et les codages pour les données de formation en apprentissage automatique géospatial. Les données de formation jouent un rôle fondamental dans l'apprentissage automatique (IA/ML) de l'intelligence artificielle (IA) de l'observation de la Terre (OT), en particulier l'apprentissage profond (DL). Il est utilisé pour former, valider et tester les modèles IA/ML. Cette norme définit un modèle UML et des codages conformes à la base de référence des normes OGC pour échanger et récupérer les données de formation dans l'environnement Web.

La norme TrainingDML-AI fournit des métadonnées détaillées pour formaliser le modèle d'information des données de formation. Cela comprend, sans toutefois s'y limiter, les aspects suivants :

• Comment introduire des schémas de classification externes et des moyens flexibles pour représenter l'étiquetage de la vérité fondamentale.
• Comment les données de formation sont préparées, telles que la provenance ou la qualité ;
• Comment spécifier différentes métadonnées utilisées pour différentes tâches ML telles que les niveaux de scène/objet/pixel ;
• Comment différencier le modèle d'information des données de formation de haut niveau et les modèles d'information étendus spécifiques à diverses applications ML ; et