Y.3181
Y.3181 એ એક ITU-T ભલામણ છે જે ભવિષ્યના નેટવર્કમાં મશીન લર્નિંગ સેન્ડબોક્સ માટે આર્કિટેક્ચરલ માળખું નિર્દિષ્ટ કરે છે (દા. ત. 5જી, આઇએમટી-2020). આ ધોરણ આઇએમટી-2020 સહિત ભવિષ્યના નેટવર્કમાં મશીન લર્નિંગ સેન્ડબોક્સ (કમ્પ્યુટર સુરક્ષા) માટેની જરૂરિયાતો અને માળખાનું વર્ણન કરે છે. 5જી મુશ્કેલીઓમાં એમ. એલ. એ. આઈ./એમ. એલ. ના એકીકરણને ભવિષ્યના નેટવર્કની મુખ્ય વિશેષતાઓમાંની એક તરીકે ઓળખવામાં આવ્યું છે. જો કે, નેટવર્ક ઓપરેટરો પાસે આ એકીકરણ દરમિયાન અથવા પછી ઓપરેશનલ પ્રદર્શન અને સંકળાયેલ મુખ્ય પ્રદર્શન સૂચકાંકો જાળવવાનો પડકાર છે. વધુમાં, પાંચમી પેઢીના (5જી) નેટવર્કમાં મશીન લર્નિંગ (એમએલ) તકનીકોનો પરિચય પારદર્શિતા, વિશ્વસનીયતા અને એમએલ પદ્ધતિઓ, તકનીકો અને ડેટાની ઉપલબ્ધતા અંગે ચિંતા ઉભી કરી શકે છે. મોટેભાગે, એમ. એલ. પદ્ધતિઓને બ્લેક બોક્સ તરીકે જોવામાં આવે છે (ખાસ કરીને ઊંડા શિક્ષણ માટે, મોડેલની આંતરિક કામગીરી અજ્ઞાત છે કારણ કે તે ખૂબ જ જટિલ અથવા છુપાયેલી પણ છે) જે તાલીમ ડેટાસેટ્સમાંથી જટિલ પેટર્ન શીખી શકે છે. જો કે, આવા ડેટાસેટ્સ મર્યાદિત અને/અથવા ખૂબ જટિલ હોઈ શકે છે, આમ એમ. એલ. મિકેનિઝમના આઉટપુટની ચોકસાઈ અંગે પ્રશ્નો ઉભા થાય છે. ખાસ કરીને, કોઈપણ પ્રકારના સુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ (એસ. એલ.) અભિગમને લાગુ કરવામાં સામાન્યીકરણની ભૂલને ઘટાડવી એ મુખ્ય ચિંતા છે, જે પરીક્ષણની ભૂલ ઓછી રાખવામાં આવે તો પણ વધુ હોઈ શકે છે (આ ઘટનાને સામાન્ય રીતે ઓવરફિટિંગ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે). એસ. એલ. પદ્ધતિઓ ઉપરાંત, એમ. એલ. ની અન્ય શાખાઓ જેમ કે અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ (યુ. એલ.) અને રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ (આર. એલ.) કોઈ ને કોઈ રીતે અનિશ્ચિતતા સાથે વ્યવહાર કરે છે. આવી અનિશ્ચિતતા અસ્વીકાર્ય કામગીરી તરફ દોરી જતા નેટવર્કમાં ફેરફારોને લાગુ કરી શકે છે. એક તરફ, અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગનો ઉદ્દેશ કોઈપણ માર્ગદર્શન (લેબલ વગરના ડેટા) વિના ડેટામાંથી પેટર્ન શોધવાનો છે અને તેથી માન્યતાનો અભાવ છે. બીજી બાજુ, આર. એલ. અનુભવ દ્વારા શીખવાના દાખલા પર આધારિત છે. નિયંત્રિત પરિસ્થિતિઓમાં સિંગલ-એજન્ટ અભિગમો માટે આરએલ ખૂબ ઉપયોગી હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે, જો કે સમાન સંસાધનોની વહેંચણી કરતી બહુવિધ સિસ્ટમો દ્વારા ઉભી કરવામાં આવેલી સ્પર્ધાના પરિણામે નોંધપાત્ર પ્રતિકૂળ અસરો દેખાઈ શકે છે (દા. ત., સામાન્ય નેટવર્ક સંસાધનોનો ઉપયોગ કરીને વિજાતીય સેવાઓ પૂરી પાડતી વખતે). વધુમાં, જ્યારે બહુવિધ સિસ્ટમો વપરાશકર્તાઓના સમાન બજાર માટે સ્પર્ધા કરે છે, ત્યારે સંશોધન નજીકના ગાળામાં પ્રતિકૂળ સ્પર્ધાત્મક અસરો સાથે સિસ્ટમની પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન પહોંચાડી શકે છે. બાહ્ય કડીઓ ITU ફોકસ ગ્રૂપ ઓન ઓટોનોમસ નેટવર્ક્સ (FG-AN) સંદર્ભો ITU-T Y શ્રેણીની ભલામણો