Het Open Geospatial Consortium (OGC) vraagt ​​om commentaar van het publiek op kandidaat-delen 2 en 3 van de OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Standaard. Reacties dienen uiterlijk 23 mei 2024 te worden ingediend.

De OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Deel 2: JSON-coderingsstandaard definieert vereisten voor het coderen van AI-trainingsdatasets als JSON, terwijl Deel 3: XML-coderingsstandaard definieert vereisten voor het coderen van AI-trainingsdatasets als XML.

Trainingsdata spelen een fundamentele rol in Earth Observation (EO) en algemene ruimtelijke Artificial Intelligence Machine Learning (AI/ML)-toepassingen, met name Deep Learning (DL). Het wordt gebruikt om AI/ML-modellen te trainen, valideren en testen. Inzicht in de bron en toepasbaarheid van trainingsdata zorgt voor een beter begrip van de resultaten van AI/ML-bewerkingen.

Om de interoperabiliteit en herbruikbaarheid van georuimtelijke trainingsgegevens te maximaliseren, definieert de TrainingDML-AI-standaard een model en coderingen die consistent zijn met de basislijn van de OGC-standaard voor het uitwisselen en ophalen van trainingsgegevens. 

De TrainingDML-AI-standaard biedt gedetailleerde metadata voor het formaliseren van het informatiemodel van trainingsdata. Dit omvat, maar is niet beperkt tot, de volgende aspecten: 

  • Hoe de trainingsgegevens worden voorbereid, zoals herkomst en kwaliteit;
  • Hoe u verschillende metagegevens kunt specificeren die voor verschillende ML-taken worden gebruikt;
  • Hoe onderscheid je het informatiemodel voor trainingsgegevens op hoog niveau van uitgebreide informatiemodellen die specifiek zijn voor verschillende ML-toepassingen;
  • Hoe de versie, licentie en trainingsdatagrootte te beschrijven;
  • Hoe u externe classificatieschema's en flexibele middelen voor het weergeven van grondwaarheidslabels kunt introduceren.

TrainingDML-AI Deel 2 en 3 zijn gebaseerd op de OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Part 1: Conceptual Model Standard.

OGC-leden die op de hoogte willen blijven van de voortgang van deze standaard, of willen bijdragen aan de ontwikkeling ervan, worden aangemoedigd om zich aan te sluiten bij de Training Data Markup Language for AI Standards Working Group via het OGC-portaal . Niet-OGC-leden die meer willen weten over deelname aan deze werkgroep, kunnen contact opnemen met het OGC Standards Program.

De kandidaat OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Deel 2: JSON-coderingsstandaard (OGC 24-006) (.DOCX) en Deel 3: XML-coderingsstandaard (OGC 24-007) (.DOCX) zijn beschikbaar voor beoordeling en commentaar op het OGC-portaal. Opmerkingen moeten uiterlijk 23 mei 2024 binnen zijn, en moet via onderstaande methode worden ingediend.

Reageren: 
Opmerkingen kunnen worden ingediend bij een speciale e-reflector voor een periode die eindigt op de hierboven vermelde "Close request date". Ontvangen opmerkingen worden geconsolideerd en beoordeeld door OGC-leden voor opname in het document. Stuur uw opmerkingen via dit e-mailadres, deze gebruiken Reacties sjabloon voor de berichttekst.

Abonneer je op Reacties:
Misschien wilt u abonneren op de distributielijst om opmerkingen te ontvangen zodra ze worden ingediend. Als u zich abonneert op de lijst, kunt u ook reeds ontvangen opmerkingen bekijken, die u kunt vinden in de Lijst archieven.