Развитие стратегических информационных систем в России, обсудят 18 сентября

Развитие стратегических информационных систем в России, обсудят 18 сентября

Комитет Государственной Думы по науке и наукоемким технологиям проводит 18 сентября 2015 г. расширенное заседание Комиссии по нормативно-правовому обеспечению развития наукоемких технологий стратегических информационных систем

на тему «Совершенствование нормативно-правового регулирования использования и распространения свободного программного обеспечения для обеспечения деятельности стратегических информационных систем». В работе Комиссии примет участие заместитель Председателя Государственной Думы ФС РФ Николай Левичев.

В ходе заседания планируется обсуждение вопросов по совершенствованию законодательства, регламентирующего использование и распространение лицензионного программного обеспечения (ПО), а также ПО с открытым кодом для стратегических информационных систем.

С докладами и сообщениями выступят депутаты Государственной Думы РФ, представители органов государственной власти Российской Федерации, общественных, научных организаций, ведущих компаний – разработчиков и покупателей программного обеспечения, представители экспертного сообщества.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru