Y.3181
Y.3181 என்பது எதிர்கால நெட்வொர்க்குகளில் இயந்திர கற்றல் சாண்ட்பாக்ஸிற்கான கட்டிடக்கலை கட்டமைப்பைக் குறிப்பிடும் ஒரு ITU-T பரிந்துரையாகும் (எ. கா. 5ஜி, ஐஎம்டி-2020). ஐஎம்டி-2020 உள்ளிட்ட எதிர்கால நெட்வொர்க்குகளில் இயந்திர கற்றல் சாண்ட்பாக்ஸிற்கான (கணினி பாதுகாப்பு) தேவைகள் மற்றும் கட்டமைப்பை இந்த தரநிலை விவரிக்கிறது. 5ஜி சிக்கல்களில் எம்எல் செயற்கை நுண்ணறிவு/எம்எல் ஒருங்கிணைப்பு எதிர்கால நெட்வொர்க்குகளின் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்றாக அடையாளம் காணப்பட்டுள்ளது. இருப்பினும், நெட்வொர்க் ஆபரேட்டர்களுக்கு இந்த ஒருங்கிணைப்பின் போது அல்லது அதற்குப் பிறகு செயல்பாட்டு செயல்திறன் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய முக்கிய செயல்திறன் குறிகாட்டிகளை பராமரிப்பதில் சவால் உள்ளது. கூடுதலாக, ஐந்தாம் தலைமுறை (5ஜி) நெட்வொர்க்குகளுக்கு இயந்திர கற்றல் (எம்எல்) நுட்பங்களை அறிமுகப்படுத்துவது வெளிப்படைத்தன்மை, நம்பகத்தன்மை மற்றும் எம்எல் முறைகள், நுட்பங்கள் மற்றும் தரவுகளின் கிடைக்கும் தன்மை குறித்து கவலைகளை எழுப்பக்கூடும். பெரும்பாலும், எம்எல் முறைகள் கருப்பு பெட்டிகளாகக் காணப்படுகின்றன (குறிப்பாக ஆழமான கற்றலுக்கு, மாதிரியின் உள் செயல்பாடு தெரியவில்லை, ஏனெனில் இது மிகவும் சிக்கலானது அல்லது மறைக்கப்பட்டுள்ளது) இது பயிற்சி தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும். மேற்பார்வையிடப்பட்ட மற்றும் மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் இருப்பினும், அத்தகைய தரவுத்தொகுப்புகள் வரையறுக்கப்பட்ட மற்றும்/அல்லது மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம், இதனால் எம்எல் பொறிமுறையின் வெளியீட்டின் துல்லியம் குறித்து கேள்விகள் எழுகின்றன. குறிப்பாக, எந்தவொரு மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் (எஸ். எல்) அணுகுமுறையையும் பயன்படுத்துவதில் பொதுமைப்படுத்தல் பிழையைக் குறைப்பது முக்கிய கவலையாக உள்ளது, இது சோதனை பிழையை குறைவாக வைத்திருந்தாலும் அதிகமாக இருக்கலாம் (இந்த நிகழ்வு பொதுவாக ஓவர்ஃபிட்டிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது). எஸ்எல் முறைகளைத் தவிர, மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் (யுஎல்) மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் (ஆர்எல்) போன்ற எம்எல் இன் பிற கிளைகள் ஏதோ ஒரு வழியில் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் கையாள்கின்றன. இத்தகைய நிச்சயமற்ற தன்மை நெட்வொர்க்கில் மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதை ஏற்றுக்கொள்ள முடியாத செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். ஒருபுறம், மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் எந்த வழிகாட்டலும் இல்லாமல் (பெயரிடப்படாத தரவு) தரவுகளிலிருந்து வடிவங்களைக் கண்டுபிடிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, எனவே சரிபார்ப்பு இல்லை. மறுபுறம், ஆர். எல் கற்றல்-அனுபவ முன்னுதாரணத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழ்நிலைகளில் ஒற்றை-முகவர் அணுகுமுறைகளுக்கு ஆர்எல் பெரும் பயன்பாட்டைக் கொண்டிருப்பதாகக் காட்டப்பட்டுள்ளது, இருப்பினும் ஒரே வளங்களைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் பல அமைப்புகளால் எழுப்பப்பட்ட போட்டியின் விளைவாக குறிப்பிடத்தக்க பாதகமான விளைவுகள் தோன்றலாம் (எ. கா., பொதுவான நெட்வொர்க் வளங்களைப் பயன்படுத்தி பன்முக சேவைகளை வழங்கும்போது). மேலும், ஒரே பயனர்களின் சந்தைக்கு பல அமைப்புகள் போட்டியிடும்போது, ஆய்வு எதிர்மறையான போட்டி விளைவுகளுடன், குறுகிய காலத்தில் ஒரு அமைப்பின் நற்பெயரை பாதிக்கலாம். வெளி இணைப்புகள் தன்னாட்சி நெட்வொர்க்குகள் (எஃப்ஜி-ஏஎன்) குறிப்புகள் மீது ஐடியூ ஃபோகஸ் குழு ஐடியூ-டி ஒய் தொடர் பரிந்துரைகள்