25/06/2025 - Equipe Target
NBR ISO/IEC 23053 de 05/2025 - Estrutura para sistemas de inteligência artificial (IA) usando aprendizado de máquina (ML)
A NBR ISO/IEC 23053 de 05/2025 - Estrutura para sistemas de inteligência artificial (IA) usando aprendizado de máquina (ML) estabelece uma estrutura de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) para descrever um sistema genérico de IA usando a tecnologia de ML. A estrutura descreve os componentes do sistema e suas funções no ecossistema de IA. Este documento é aplicável a todos os tipos e tamanhos de organizações, incluindo empresas públicas e privadas, entidades governamentais e organizações sem fins lucrativos, que estão implementando ou usando sistemas de IA.
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Os sistemas de inteligência artificial (IA), em geral, são sistemas de engenharia que geram saídas como conteúdo, previsões, recomendações ou decisões para um determinado conjunto de objetivos definidos por humanos. A IA abrange uma ampla gama de tecnologias que refletem diversas abordagens para resolver problemas complexos.
O machine learning (ML) é um ramo da IA que utiliza técnicas computacionais para permitir que os sistemas aprendam a partir de dados ou experiências. Em outras palavras, os sistemas de ML são desenvolvidos por meio da otimização de algoritmos para se adequar aos dados de treinamento ou melhorar seu desempenho com base na maximização de uma recompensa.
Os métodos de ML incluem aprendizado profundo, que também é abordado neste documento. Os termos como conhecimento, aprendizado e decisões são usados ao longo do documento. No entanto, não é a intenção antropomorfizar o aprendizado de máquina.
Este documento tem como objetivo fornecer uma estrutura para a descrição de sistemas de IA que usam ML. Ao estabelecer uma terminologia comum e um conjunto comum de conceitos para estes sistemas, este documento fornece uma base para a explicação clara dos sistemas e várias considerações que se aplicam à sua engenharia e ao seu uso.
Este documento destina-se a um público amplo, incluindo especialistas e não profissionais. Este documento também fornece a base para outras normas direcionadas a aspectos específicos dos sistemas de ML e seus componentes.
A NBR ISO/IEC 22989 define ML como o processo de otimização dos parâmetros do modelo por meio de técnicas computacionais, de modo que o comportamento do modelo reflita os dados ou a experiência. Desde o início da década de 1940, a modelagem de neurônios (ou seja, redes neurais) e o desenvolvimento de programas de computador que podem aprender com os dados têm sido explorados.
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