Training Data Markup Language for Artificial Intelligence

O Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) O Padrão visa desenvolver o modelo UML e codificações para dados de treinamento de aprendizado de máquina geoespacial. Os dados de treinamento desempenham um papel fundamental na Observação da Terra (EO) Aprendizado de Máquina de Inteligência Artificial (AI/ML), especialmente Aprendizado Profundo (DL). Ele é usado para treinar, validar e testar modelos de AI/ML. Este Padrão define um modelo UML e codificações consistentes com a linha de base dos Padrões OGC para trocar e recuperar os dados de treinamento no ambiente da Web.

O TrainingDML-AI Standard fornece metadados detalhados para formalizar o modelo de informação de dados de treinamento. Isso inclui, mas não está limitado aos seguintes aspectos:

• Como introduzir esquemas de classificação externa e meios flexíveis para representar a rotulagem da verdade básica.
• Como os dados de treinamento são preparados, como procedência ou qualidade;
• Como especificar diferentes metadados usados ​​para diferentes tarefas de ML, como níveis de cena/objeto/pixel;
• Como diferenciar o modelo de informação de dados de treinamento de alto nível e modelos de informação estendidos específicos para vários aplicativos de ML; e