T_CIDADS 00021-2024 人工智能机器学习平台界面设计指南.docx

ICS35.020CCSY70

CIDADS

中国工业设计协会团体标准

T/CIDADS00021—2024

人工智能机器学习平台界面设计指南

Guidelinesofartificialintelligencemachinelearningplatforminterfacedesign

2024-11-20发布2024-12-20实施

中国工业设计协会发布

I

T/CIDADS00021—2024

目次

前言 II

1范围 1

2规范性引用文件 1

3术语和定义 1

4设计原则 2

4.1一致性 2

4.2人性化 2

4.3实用性 2

5通用设计指南 2

5.1布局 2

5.2导航 2

5.3栅格 2

5.4色彩 2

5.5字体 2

5.6图标 3

6建模可视化界面设计指南 3

6.1概述 3

6.2模型构建流程 3

6.3界面类型 3

6.4数据管理界面 4

6.5建模可视化界面 9

6.6结果可视化界面 17

参考文献 21

II

T/CIDADS00021—2024

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国工业设计协会设计标准分会提出并归口。

本文件起草单位：艾普工华科技（武汉）有限公司、西安迅腾科技有限责任公司、中电云计算技术有限公司、中移（苏州）软件技术有限公司。

本文件主要起草人：徐昀、冯佳宁、郜婕、赵晖、杜俊志、王蔚、于东、路露、陈罡、浦玉。本文件为首次发布。

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T/CIDADS00021—2024

人工智能机器学习平台界面设计指南

1范围

本文件规定了人工智能机器学习平台界面设计的设计原则、通用设计指南及建模可视化界面设计指南。

本文件适用于电脑端的人工智能机器学习平台界面设计。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

机器学习Machinelearning

功能单元通过获取新知识或技能，或通过整理已有的知识或技能来改进其性能的过程。[来源：GB/T5271.31-200631.01.02（28.01.21）]

3.2

机器学习平台MachinelearningPlatform

提供数据准备、模型训练、模型评估等功能的软件平台。

3.3

监督学习SupervisedLearning

获得的知识的正确性通过来自外部知识源的反馈加以测试的学习策略。[来源：GB/T5271.31-200631.01.08]

3.4

数据集Dataset

用于训练和测试机器学习模型的数据的集合。注：数据集通常包含输入特征和相应的标签或目标值。

3.5

特征Feature

数据集中的属性或变量，用于描述每个样本。

注：特征可以是数值、文本、图像等不同类型的数据，它们用于构建机器学习模型。3.6

模型Model

对数据进行预测或决策的数学表示，它接受输入数据并产生输出或预测。3.7

算子Operator

预定义的数据运算或函数，是构建机器学习模型的基本构建模块。

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3.8

模型训练ModelTraining

使用数据集来调整机器学习模型的参数，使其能够捕捉输入数据和标签之间的关系。训练的目标是最小化模型的预测误差。

4设计原则

4.1一致性

保持视觉一致性、行为一致性和感知一致性，从而降低用户学习和使用的认知负荷，以极低的学习与理解成本培养用户认知，在系统的产品体系中快速使用产品。

4.2人性化

用户所接触到的现有概念符合其认知，用户可以时刻明确当前界面的任务。在产品设计中，汲取人对自然以及行为习惯的认知，让用户在操作过程中具有主动权，操作过程保持愉悦、自由、幸福的体验，让人机交互行为更自然。

4.3实用性

使用该产品或者产品功能时可以使用户完成产品使用目标。以实际情景场景为立足点，满足用户核