煤礦人工智能算法評估規(guī)范征求意見稿

1T/CASMEXXXX—XXXX煤礦人工智能算法評估規(guī)范本文件規(guī)定了煤礦人工智能算法評估的術語和定義、評估原則、評估指標、評估方法和評估報告。本文件適用于指導煤礦人工智能算法（以下簡稱“算法”）提供者保障機器學習算法生存周期安全以及開展機器學習算法安全評估，也可為監(jiān)管評估提供參考。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，僅該日期對應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信息技術計算機視覺術語GB/T42888信息安全技術機器學習算法安全評估規(guī)范3術語和定義GB/T41864、GB/T42888界定的以及下列術語和定義適用于本文件。3.1人工智能artificialintelligence計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行通常需要人類智能才能完成的任務，如學習、推理、解決問題等。3.2深度學習deeplearning一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習技術，通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡來學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征。3.3算法評估algorithmevaluation對算法的性能、效率、安全性、可靠性等方面進行量化分析和評價的過程。3.4可靠性reliability在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時間內(nèi)，算法正確完成預期功能，且不引起系統(tǒng)失效或異常的能力。4評估原則4.1客觀性原則評估過程應基于客觀數(shù)據(jù)和事實，避免主觀臆斷。評估所使用的數(shù)據(jù)應真實可靠，評估方法應科學合理，確保評估結果能夠準確反映算法的實際性能。4.2全面性原則評估應覆蓋算法的各個方面，包括性能、效率、安全性、可靠性等。對于不同類型的算法，應根據(jù)其特點和應用場景，綜合考慮各項評估指標，全面評估算法的優(yōu)劣。4.3可操作性原則2T/CASMEXXXX—XXXX評估方法應具有可操作性，便于實際應用和推廣。評估指標應易于理解和計算，評估流程應清晰明確，評估工具應易于獲取和使用，確保評估過程能夠在實際工作中順利進行。4.4可重復性原則評估過程應可重復，以保證評估結果的準確性和一致性。在相同的評估條件下，使用相同的評估方法和數(shù)據(jù)，應能夠得到相同的評估結果。5評估指標5.1功能性指標5.1.1識別準確率對于分類或識別任務，準確率是正確分類或識別的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例。準確率按公式（1）計算：5.1.2預測精度在回歸任務中，預測精度通常通過計算預測值與實際值之間的差異（如均方誤差MSE、均方根誤差RMSE等）來衡量。5.1.3召回率與F1分數(shù)5.1.3.1在分類任務中，特別是當數(shù)據(jù)不平衡時，召回率（真正例被正確識別的比例）和F1分數(shù)（精確率和召回率的調(diào)和平均）也是重要的評估指標。5.1.3.2召回率按公式（2）計算：召回率= 5.1.3.3F1分數(shù)按公式（3）計算：F1分數(shù)=2×精確率×召回率/（精確率+召回率） 5.2性能指標5.2.1處理速度算法完成特定任務所需的時間，常以每秒處理的數(shù)據(jù)量（TPS）、響應時間等來衡量。5.2.2資源消耗包括CPU使用率、內(nèi)存占用、磁盤I/O、網(wǎng)絡帶寬等，這些直接影響系統(tǒng)的運行成本和可擴展性。5.2.3可拓展性算法處理大數(shù)據(jù)集或高并發(fā)請求時的能力。5.3可靠性指標5.3.1穩(wěn)定性算法在不同環(huán)境、不同時間下的表現(xiàn)一致性。例如，在不同的溫度、濕度條件下，或者在不同的時間段內(nèi)，算法的性能應保持相對穩(wěn)定。5.3.2容錯性3T/CASMEXXXX—XXXX算法在遇到異常輸入或系統(tǒng)錯誤時的恢復能力。當輸入數(shù)據(jù)不符合預期或者系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，算法應能夠快速恢復正常運行，并且盡可能減少對最終結果的影響。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)。在實際應用中，數(shù)據(jù)往往存在噪聲或者信息不完整的情況，算法應能夠在這種情況下仍然能夠準確地完成任務。5.4安全性指標5.4.1數(shù)據(jù)加密數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的加密級別。應根據(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度，確保數(shù)據(jù)的安全性。5.4.2訪問控制確保只有授權用戶才能訪問敏感數(shù)據(jù)。應建立完善的訪問控制機制，對用戶的身份進行驗證，對訪問權限進行嚴格的限制。5.4.3隱私保護如差分隱私等技術的應用，保護用戶隱私不被泄露。在處理用戶數(shù)據(jù)時，應采取必要的措施，防止用戶隱私信息被不當獲取。5.5可維護性指標5.5.1代碼質(zhì)量應遵循編碼規(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性和可擴展性，便于后續(xù)的修改和優(yōu)化。5.5.2文檔完備性算法設計、實現(xiàn)、測試等各階段文檔的完整性和準確性。文檔應詳細記錄算法的原理、實現(xiàn)過程、測試結果等信息，便于其他人員理解和使用。5.5.3可修改性算法應易于修改以適應新的需求或修復缺陷。在算法的應用過程中，可能會出現(xiàn)新的需求或者發(fā)現(xiàn)缺陷，算法應能夠方便地進行修改和完善。6評估方法6.1數(shù)據(jù)準備6.1.1數(shù)據(jù)集選擇6.1.1.1應明確評估任務的具體需求，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機器學習庫、Kaggle競賽數(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應確保數(shù)據(jù)集的大小足以支持模型的訓練和評估，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應進行清洗與預處理，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)的準確性和一致性。6.1.2.2應根據(jù)評估任務的需求，選擇或構建相關特征，以提高模型的性能。6.1.3數(shù)據(jù)標注對于監(jiān)督學習任務，需要對數(shù)據(jù)進行標注，即為每個樣本分配一個或多個標簽。標注應由專家或經(jīng)過訓練的人員完成，以確保標簽的準確性和一致性。6.2評估流程6.2.1算法配置6.2.1.1選擇合適的算法或模型架構，根據(jù)任務需求配置算法參數(shù)。6.2.1.2初始化模型應設置學習率、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宜使用交叉驗證（如K折交叉驗證）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應監(jiān)控訓練過程中的性能指標，如損失函數(shù)值、準確率、召回率等。6.2.3測試執(zhí)行6.2.3.1將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，確保測試集是獨立的，未參與模型的訓練或參數(shù)調(diào)整。6.2.3.2使用測試集評估模型的性能，記錄關鍵指標如準確率、F1分數(shù)、ROC曲線下的面積（AUC）6.2.4結果分析6.2.4.1應分析模型在測試集上的表現(xiàn)，評估模型是否滿足預期目標。6.2.4.2應識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方向。6.3評估工具6.3.1評估框架算法評估框架包括：a)TensorFlow/Keras：對于深度學習模型，TensorFlow和Keras提供了豐富的API和工具，支持模型的培訓、評估和部署；b)scikit-learn：Python的機器學習庫，包含多種成立法實現(xiàn)和評估工具，適合傳統(tǒng)機器學習任務；c)PyTorch：另一個流行的深度學習框架，與TensorFlow類似，但提供了更靈活的編程接口。6.3.2測試環(huán)境測試應在如下環(huán)境中進行：a)本地環(huán)境：使用個人計算機或服務器進行模型的培訓和評估；b)模擬環(huán)境：對于某些特定應用場景（如煤礦開采、作業(yè)安全檢測等），需要在模擬環(huán)境中測試模型的性能。6.3.3可視化工具在算法評估過程中宜使用可視化工具，直觀表現(xiàn)評估結果，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、散點圖等，幫助直觀展示評估結果；5T/CASMEXXXX—XXXXb)TensorBoard：TensorFlow團隊開發(fā)的可視化工具，可以在TensorFlow、PyTorch等深度學習框架下使用。支持模型結構、訓練過程、評估結果等的可視化展示。支持實時監(jiān)控，可以在培訓過程中查看模型的表現(xiàn)。7評估報告7.1評估報告應包含以下信息：a)評估目的：明確評估的目的，例如評估算法在煤礦安全生產(chǎn)中的應用效果；b)評估對象：說明被評估的算法名稱、版本等信息；c)評估方法：詳細介紹評估所采用的方法，包括數(shù)據(jù)準備、評估流程、評估工具等；d)評估結果：呈現(xiàn)評估的各項指標結果，如功能性指標、性能指標、可靠性指標、安全性指標、可維護性指標等；e)問題分析：分析評估過程中發(fā)現(xiàn)