Training Data Markup Language for Artificial Intelligence

Migliori Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Lo standard mira a sviluppare il modello UML e le codifiche per i dati di training di machine learning geospaziale. I dati di training svolgono un ruolo fondamentale nell'apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale (AI/ML) di Earth Observation (EO), in particolare nel Deep Learning (DL). Sono utilizzati per addestrare, convalidare e testare modelli AI/ML. Questo standard definisce un modello UML e codifiche coerenti con la baseline degli standard OGC per scambiare e recuperare i dati di training nell'ambiente Web.

Lo standard TrainingDML-AI fornisce metadati dettagliati per formalizzare il modello informativo dei dati di training. Ciò include, ma non è limitato ai seguenti aspetti:

• Come introdurre schemi di classificazione esterni e mezzi flessibili per rappresentare l'etichettatura della verità di base.
• Come vengono preparati i dati di formazione, ad esempio provenienza o qualità;
• Come specificare diversi metadati utilizzati per diverse attività di ML, come livelli di scena/oggetto/pixel;
• Come differenziare il modello informativo dei dati di formazione di alto livello e i modelli informativi estesi specifici di varie applicazioni ML; e