《人工智能深度学习算法评估规范》(Artificial intelligence—Assessment specification for deep learning algorithms)正式发布。《规范》提出了人工智能深度学习算法的评估指标体系、评估流程，以及需求阶段评估、设计阶段评估、实现阶段评估和运行阶段评估等内容。

人工智能的迅速发展正深刻改变着人类社会生活和世界，其技术和应用也正经历快速发展的阶段。机器学习是人工智能的核心技术之一，而「深度学习」作为其中的一个子集，目前也在金融、安防、医疗等领域得到广泛应用。然而，业界缺乏对深度学习算法可靠性、可移植性、效率等的系统性评估方法，一定程度上也影响着深度学习的广泛应用和技术发展。

该标准适用于指导深度学习算法开发方、用户方及第三方等相关组织对深度学习算法的可靠性开展评估工作。标准由联盟理事长单位「中国电子技术标准化研究院（CESI）」联合「中科院软件所」、「计算所」、「北航」等产学研单位共同编制而成。随着研究的深入及应用的发展，后续还将不断进行持续改进，逐渐扩展到深度学习算法可移植性、效率等方面的评估。

标准编写组代表中国科学院软件研究所薛云志研究员对标准内容及编制过程进行了介绍，并指出该标准已开始在百度、蚂蚁金服、顺丰科技等单位的深度学习算法场景中进行验证。专家组专家逐一对标准的必要性、科学性及规范性进行了充分的论证，并一致认为该标准结合我国人工智能应用发展需求，提出了人工智能深度学习算法评估的指标体系框架，确定了深度学习算法评估的流程，对各行业选择和应用人工智能深度学习技术具有重要的指导和参考价值。同时专家组建议各行业在制定所在行业的深度学习算法评估标准过程中，可参照本标准对相关指标进行符合行业发展实践的细化和解释。

以下是白皮书详情

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