Y.3181
Y.3181 एक आई. टी. यू.-टी. अनुशंसा है जो भविष्य के नेटवर्कों में मशीन लर्निंग सैंडबॉक्स के लिए एक वास्तुशिल्प ढांचे को निर्दिष्ट करती है। 5जी, आईएमटी-2020)। मानक आई. एम. टी.-2020 सहित भविष्य के नेटवर्क में मशीन लर्निंग सैंडबॉक्स (कंप्यूटर सुरक्षा) के लिए आवश्यकताओं और वास्तुकला का वर्णन करता है। 5जी कठिनाइयों में एमएल एआई/एमएल के एकीकरण को भविष्य के नेटवर्क की प्रमुख विशेषताओं में से एक के रूप में पहचाना गया है। हालांकि, नेटवर्क ऑपरेटरों के पास इस एकीकरण के दौरान या उसके बाद परिचालन प्रदर्शन और संबंधित प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों को बनाए रखने की चुनौती है। इसके अलावा, पांचवीं पीढ़ी (5जी) नेटवर्क में मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों की शुरुआत से पारदर्शिता, विश्वसनीयता और एमएल विधियों, तकनीकों और डेटा की उपलब्धता के बारे में चिंता बढ़ सकती है। अक्सर, एम. एल. विधियों को ब्लैक बॉक्स के रूप में देखा जाता है (विशेष रूप से गहन सीखने के लिए, मॉडल का आंतरिक संचालन अज्ञात है क्योंकि यह बहुत जटिल या यहां तक कि छिपा हुआ है) जो प्रशिक्षण डेटासेट से जटिल पैटर्न सीख सकते हैं। हालाँकि, इस तरह के डेटासेट सीमित और/या बहुत जटिल हो सकते हैं, इस प्रकार एम. एल. तंत्र के उत्पादन की सटीकता के बारे में सवाल उठते हैं। विशेष रूप से, किसी भी प्रकार के पर्यवेक्षित शिक्षण (एस. एल.) दृष्टिकोण को लागू करने में सामान्यीकरण त्रुटि को कम करना मुख्य चिंता का विषय है, जो परीक्षण त्रुटि को कम रखने पर भी अधिक हो सकता है (इस घटना को आमतौर पर ओवरफिटिंग के रूप में जाना जाता है)। एस. एल. विधियों के अलावा, एम. एल. की अन्य शाखाएँ जैसे कि अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग (यू. एल.) और रीइनफोर्समेंट लर्निंग (आर. एल.) किसी न किसी तरह से अनिश्चितता से निपटती हैं। इस तरह की अनिश्चितता के कारण नेटवर्क में परिवर्तन लागू हो सकते हैं जिससे अस्वीकार्य प्रदर्शन हो सकता है। एक ओर, अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग का उद्देश्य बिना किसी मार्गदर्शन (बिना लेबल वाले डेटा) के डेटा से पैटर्न खोजना है और इसलिए सत्यापन का अभाव है। दूसरी ओर, आर. एल. अनुभव द्वारा सीखने के प्रतिमान पर आधारित है। आर. एल. को नियंत्रित परिदृश्यों में एकल-अभिकर्ता दृष्टिकोण के लिए बहुत उपयोगी दिखाया गया है, हालांकि समान संसाधनों को साझा करने वाली कई प्रणालियों द्वारा उठाई गई प्रतिस्पर्धा के परिणामस्वरूप उल्लेखनीय प्रतिकूल प्रभाव दिखाई दे सकते हैं (उदाहरण के लिए, सामान्य नेटवर्क संसाधनों का उपयोग करके विषम सेवाएं प्रदान करते हुए)। इसके अलावा, जब कई प्रणालियाँ उपयोगकर्ताओं के एक ही बाजार के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही होती हैं, तो अन्वेषण निकट अवधि में प्रतिकूल प्रतिस्पर्धी प्रभावों के साथ एक प्रणाली की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकता है। बाहरी लिंक स्वायत्त नेटवर्क पर आई. टी. यू. फोकस समूह (एफ. जी.-ए. एन.) संदर्भ आई. टी. यू.-टी. वाई. श्रृंखला सिफारिशें