煤礦人工智能算法評(píng)估規(guī)范征求意見稿

1T/CASMEXXXX—XXXX煤礦人工智能算法評(píng)估規(guī)范本文件規(guī)定了煤礦人工智能算法評(píng)估的術(shù)語和定義、評(píng)估原則、評(píng)估指標(biāo)、評(píng)估方法和評(píng)估報(bào)告。本文件適用于指導(dǎo)煤礦人工智能算法（以下簡(jiǎn)稱“算法”）提供者保障機(jī)器學(xué)習(xí)算法生存周期安全以及開展機(jī)器學(xué)習(xí)算法安全評(píng)估，也可為監(jiān)管評(píng)估提供參考。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T41864信息技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺術(shù)語GB/T42888信息安全技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法安全評(píng)估規(guī)范3術(shù)語和定義GB/T41864、GB/T42888界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1人工智能artificialintelligence計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務(wù)，如學(xué)習(xí)、推理、解決問題等。3.2深度學(xué)習(xí)deeplearning一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征。3.3算法評(píng)估algorithmevaluation對(duì)算法的性能、效率、安全性、可靠性等方面進(jìn)行量化分析和評(píng)價(jià)的過程。3.4可靠性reliability在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，算法正確完成預(yù)期功能，且不引起系統(tǒng)失效或異常的能力。4評(píng)估原則4.1客觀性原則評(píng)估過程應(yīng)基于客觀數(shù)據(jù)和事實(shí)，避免主觀臆斷。評(píng)估所使用的數(shù)據(jù)應(yīng)真實(shí)可靠，評(píng)估方法應(yīng)科學(xué)合理，確保評(píng)估結(jié)果能夠準(zhǔn)確反映算法的實(shí)際性能。4.2全面性原則評(píng)估應(yīng)覆蓋算法的各個(gè)方面，包括性能、效率、安全性、可靠性等。對(duì)于不同類型的算法，應(yīng)根據(jù)其特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景，綜合考慮各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)，全面評(píng)估算法的優(yōu)劣。4.3可操作性原則2T/CASMEXXXX—XXXX評(píng)估方法應(yīng)具有可操作性，便于實(shí)際應(yīng)用和推廣。評(píng)估指標(biāo)應(yīng)易于理解和計(jì)算，評(píng)估流程應(yīng)清晰明確，評(píng)估工具應(yīng)易于獲取和使用，確保評(píng)估過程能夠在實(shí)際工作中順利進(jìn)行。4.4可重復(fù)性原則評(píng)估過程應(yīng)可重復(fù)，以保證評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。在相同的評(píng)估條件下，使用相同的評(píng)估方法和數(shù)據(jù)，應(yīng)能夠得到相同的評(píng)估結(jié)果。5評(píng)估指標(biāo)5.1功能性指標(biāo)5.1.1識(shí)別準(zhǔn)確率對(duì)于分類或識(shí)別任務(wù)，準(zhǔn)確率是正確分類或識(shí)別的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例。準(zhǔn)確率按公式（1）計(jì)算：5.1.2預(yù)測(cè)精度在回歸任務(wù)中，預(yù)測(cè)精度通常通過計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異（如均方誤差MSE、均方根誤差RMSE等）來衡量。5.1.3召回率與F1分?jǐn)?shù)5.1.3.1在分類任務(wù)中，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)不平衡時(shí)，召回率（真正例被正確識(shí)別的比例）和F1分?jǐn)?shù)（精確率和召回率的調(diào)和平均）也是重要的評(píng)估指標(biāo)。5.1.3.2召回率按公式（2）計(jì)算：召回率= 5.1.3.3F1分?jǐn)?shù)按公式（3）計(jì)算：F1分?jǐn)?shù)=2×精確率×召回率/（精確率+召回率） 5.2性能指標(biāo)5.2.1處理速度算法完成特定任務(wù)所需的時(shí)間，常以每秒處理的數(shù)據(jù)量（TPS）、響應(yīng)時(shí)間等來衡量。5.2.2資源消耗包括CPU使用率、內(nèi)存占用、磁盤I/O、網(wǎng)絡(luò)帶寬等，這些直接影響系統(tǒng)的運(yùn)行成本和可擴(kuò)展性。5.2.3可拓展性算法處理大數(shù)據(jù)集或高并發(fā)請(qǐng)求時(shí)的能力。5.3可靠性指標(biāo)5.3.1穩(wěn)定性算法在不同環(huán)境、不同時(shí)間下的表現(xiàn)一致性。例如，在不同的溫度、濕度條件下，或者在不同的時(shí)間段內(nèi)，算法的性能應(yīng)保持相對(duì)穩(wěn)定。5.3.2容錯(cuò)性3T/CASMEXXXX—XXXX算法在遇到異常輸入或系統(tǒng)錯(cuò)誤時(shí)的恢復(fù)能力。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)不符合預(yù)期或者系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，算法應(yīng)能夠快速恢復(fù)正常運(yùn)行，并且盡可能減少對(duì)最終結(jié)果的影響。5.3.3抗干擾能力算法在噪聲數(shù)據(jù)或不完全信息下的表現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往存在噪聲或者信息不完整的情況，算法應(yīng)能夠在這種情況下仍然能夠準(zhǔn)確地完成任務(wù)。5.4安全性指標(biāo)5.4.1數(shù)據(jù)加密數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸過程中的加密級(jí)別。應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性，選擇合適的加密算法和加密強(qiáng)度，確保數(shù)據(jù)的安全性。5.4.2訪問控制確保只有授權(quán)用戶才能訪問敏感數(shù)據(jù)。應(yīng)建立完善的訪問控制機(jī)制，對(duì)用戶的身份進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)訪問權(quán)限進(jìn)行嚴(yán)格的限制。5.4.3隱私保護(hù)如差分隱私等技術(shù)的應(yīng)用，保護(hù)用戶隱私不被泄露。在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)采取必要的措施，防止用戶隱私信息被不當(dāng)獲取。5.5可維護(hù)性指標(biāo)5.5.1代碼質(zhì)量應(yīng)遵循編碼規(guī)范，代碼清晰、可讀、可重用。良好的代碼質(zhì)量能夠提高算法的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，便于后續(xù)的修改和優(yōu)化。5.5.2文檔完備性算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、測(cè)試等各階段文檔的完整性和準(zhǔn)確性。文檔應(yīng)詳細(xì)記錄算法的原理、實(shí)現(xiàn)過程、測(cè)試結(jié)果等信息，便于其他人員理解和使用。5.5.3可修改性算法應(yīng)易于修改以適應(yīng)新的需求或修復(fù)缺陷。在算法的應(yīng)用過程中，可能會(huì)出現(xiàn)新的需求或者發(fā)現(xiàn)缺陷，算法應(yīng)能夠方便地進(jìn)行修改和完善。6評(píng)估方法6.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備6.1.1數(shù)據(jù)集選擇6.1.1.1應(yīng)明確評(píng)估任務(wù)的具體需求，比如是分類問題、回歸問題還是聚類問題等。6.1.1.2根據(jù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)來源可以是公開數(shù)據(jù)集（如UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫、Kaggle競(jìng)賽數(shù)據(jù)等）、內(nèi)部數(shù)據(jù)或第三方提供的數(shù)據(jù)。6.1.1.3應(yīng)確保數(shù)據(jù)集的大小足以支持模型的訓(xùn)練和評(píng)估，避免過擬合或欠擬合現(xiàn)象。6.1.2數(shù)據(jù)質(zhì)量4T/CASMEXXXX—XXXX6.1.2.1應(yīng)進(jìn)行清洗與預(yù)處理，去除或修正數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值、異常值等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。6.1.2.2應(yīng)根據(jù)評(píng)估任務(wù)的需求，選擇或構(gòu)建相關(guān)特征，以提高模型的性能。6.1.3數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，即為每個(gè)樣本分配一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽。標(biāo)注應(yīng)由專家或經(jīng)過訓(xùn)練的人員完成，以確保標(biāo)簽的準(zhǔn)確性和一致性。6.2評(píng)估流程6.2.1算法配置6.2.1.1選擇合適的算法或模型架構(gòu)，根據(jù)任務(wù)需求配置算法參數(shù)。6.2.1.2初始化模型應(yīng)設(shè)置學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、優(yōu)化器等超參數(shù)。6.2.2參數(shù)調(diào)整6.2.2.1宜使用交叉驗(yàn)證（如K折交叉驗(yàn)證）等方法調(diào)整模型參數(shù)，找到最優(yōu)的參數(shù)組合。6.2.2.2應(yīng)監(jiān)控訓(xùn)練過程中的性能指標(biāo)，如損失函數(shù)值、準(zhǔn)確率、召回率等。6.2.3測(cè)試執(zhí)行6.2.3.1將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，確保測(cè)試集是獨(dú)立的，未參與模型的訓(xùn)練或參數(shù)調(diào)整。6.2.3.2使用測(cè)試集評(píng)估模型的性能，記錄關(guān)鍵指標(biāo)如準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)、ROC曲線下的面積（AUC）6.2.4結(jié)果分析6.2.4.1應(yīng)分析模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)，評(píng)估模型是否滿足預(yù)期目標(biāo)。6.2.4.2應(yīng)識(shí)別模型在哪些樣本或特征上表現(xiàn)不佳，探討可能的原因和改進(jìn)方向。6.3評(píng)估工具6.3.1評(píng)估框架算法評(píng)估框架包括：a)TensorFlow/Keras：對(duì)于深度學(xué)習(xí)模型，TensorFlow和Keras提供了豐富的API和工具，支持模型的培訓(xùn)、評(píng)估和部署；b)scikit-learn：Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，包含多種成立法實(shí)現(xiàn)和評(píng)估工具，適合傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)；c)PyTorch：另一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，與TensorFlow類似，但提供了更靈活的編程接口。6.3.2測(cè)試環(huán)境測(cè)試應(yīng)在如下環(huán)境中進(jìn)行：a)本地環(huán)境：使用個(gè)人計(jì)算機(jī)或服務(wù)器進(jìn)行模型的培訓(xùn)和評(píng)估；b)模擬環(huán)境：對(duì)于某些特定應(yīng)用場(chǎng)景（如煤礦開采、作業(yè)安全檢測(cè)等），需要在模擬環(huán)境中測(cè)試模型的性能。6.3.3可視化工具在算法評(píng)估過程中宜使用可視化工具，直觀表現(xiàn)評(píng)估結(jié)果，可視化工具包括但不限于：a)Matplotlib/Seaborn：用于繪制各種圖表，如柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖等，幫助直觀展示評(píng)估結(jié)果；5T/CASMEXXXX—XXXXb)TensorBoard：TensorFlow團(tuán)隊(duì)開發(fā)的可視化工具，可以在TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架下使用。支持模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程、評(píng)估結(jié)果等的可視化展示。支持實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以在培訓(xùn)過程中查看模型的表現(xiàn)。7評(píng)估報(bào)告7.1評(píng)估報(bào)告應(yīng)包含以下信息：a)評(píng)估目的：明確評(píng)估的目的，例如評(píng)估算法在煤礦安全生產(chǎn)中的應(yīng)用效果；b)評(píng)估對(duì)象：說明被評(píng)估的算法名稱、版本等信息；c)評(píng)估方法：詳細(xì)介紹評(píng)估所采用的方法，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、評(píng)估流程、評(píng)估工具等；d)評(píng)估結(jié)果：呈現(xiàn)評(píng)估的各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果，如功能性指標(biāo)、性能指標(biāo)、可靠性指標(biāo)、安全性指標(biāo)、可維護(hù)性指標(biāo)等；e)問題分析：分析評(píng)估過程中發(fā)現(xiàn)