Y.3181
Y.3181 একটি আইটিইউ-টি সুপারিশ যা ভবিষ্যতের নেটওয়ার্কগুলিতে মেশিন লার্নিং স্যান্ডবক্সের জন্য একটি স্থাপত্য কাঠামো নির্দিষ্ট করে (যেমন। 5জি, আইএমটি-2020)। মানটি আইএমটি-2020 সহ ভবিষ্যতের নেটওয়ার্কগুলিতে একটি মেশিন লার্নিং স্যান্ডবক্সের (কম্পিউটার সুরক্ষা) প্রয়োজনীয়তা এবং স্থাপত্য বর্ণনা করে। 5জি সমস্যায় এমএল এআই/এমএল-এর সংহতকরণকে ভবিষ্যতের নেটওয়ার্কগুলির অন্যতম প্রধান বৈশিষ্ট্য হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছে। যাইহোক, নেটওয়ার্ক অপারেটরদের এই সংহতকরণের সময় বা পরে কার্যকরী কর্মক্ষমতা এবং সংশ্লিষ্ট মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলি বজায় রাখার চ্যালেঞ্জ রয়েছে। উপরন্তু, পঞ্চম প্রজন্মের (5জি) নেটওয়ার্কগুলিতে মেশিন লার্নিং (এমএল) কৌশলগুলির প্রবর্তন স্বচ্ছতা, নির্ভরযোগ্যতা এবং এমএল পদ্ধতি, কৌশল এবং তথ্যের প্রাপ্যতা সম্পর্কে উদ্বেগ উত্থাপন করতে পারে। প্রায়শই, এমএল পদ্ধতিগুলিকে ব্ল্যাক বক্স হিসাবে দেখা হয় (বিশেষত গভীর শিক্ষার জন্য, মডেলটির অভ্যন্তরীণ ক্রিয়াকলাপ অজানা কারণ এটি খুব জটিল বা এমনকি লুকানো) যা প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে জটিল নিদর্শন শিখতে পারে। তবে, এই ধরনের ডেটাসেট সীমিত এবং/অথবা খুব জটিল হতে পারে, তাই এম. এল পদ্ধতির আউটপুটের নির্ভুলতা সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপিত হয়। বিশেষত, সাধারণীকরণের ত্রুটি হ্রাস করা যে কোনও ধরণের তত্ত্বাবধানে শেখার (এসএল) পদ্ধতির প্রয়োগের ক্ষেত্রে প্রধান উদ্বেগের বিষয়, যা পরীক্ষার ত্রুটি কম রাখা হলেও বেশি হতে পারে (এই ঘটনাটি সাধারণত ওভারফিটিং হিসাবে পরিচিত)। এসএল পদ্ধতি ছাড়াও, এমএল-এর অন্যান্য শাখা যেমন আনসুপারভাইজড লার্নিং (ইউএল) এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) কোনও না কোনওভাবে অনিশ্চয়তার মোকাবিলা করে। এই ধরনের অনিশ্চয়তা নেটওয়ার্কের পরিবর্তনের প্রয়োগকে অগ্রহণযোগ্য কর্মক্ষমতার দিকে নিয়ে যেতে পারে। একদিকে, তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষার লক্ষ্য কোনও দিকনির্দেশনা (লেবেলবিহীন তথ্য) ছাড়াই তথ্য থেকে নিদর্শন খুঁজে বের করা এবং তাই বৈধতার অভাব রয়েছে। অন্যদিকে, আরএল শেখার-দ্বারা-অভিজ্ঞতার দৃষ্টান্তের উপর ভিত্তি করে। নিয়ন্ত্রিত পরিস্থিতিতে একক-এজেন্ট পদ্ধতির জন্য আরএল অত্যন্ত উপযোগী বলে প্রমাণিত হয়েছে, তবে একই সংস্থানগুলি ভাগ করে নেওয়ার একাধিক সিস্টেমের দ্বারা উত্থাপিত প্রতিযোগিতার ফলে উল্লেখযোগ্য প্রতিকূল প্রভাব দেখা দিতে পারে (যেমন, সাধারণ নেটওয়ার্ক সংস্থানগুলি ব্যবহার করে বৈচিত্র্যময় পরিষেবা সরবরাহ করার সময়)। অধিকন্তু, যখন একাধিক ব্যবস্থা ব্যবহারকারীদের একই বাজারের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, তখন অন্বেষণ প্রতিকূল প্রতিযোগিতামূলক প্রভাব সহ অদূর ভবিষ্যতে একটি ব্যবস্থার সুনামকে আঘাত করতে পারে। বহিঃসংযোগ আইটিইউ ফোকাস গ্রুপ অন অটোনোমাস নেটওয়ার্ক (এফজি-এএন) তথ্যসূত্র আইটিইউ-টি ওয়াই সিরিজের সুপারিশ