Y.3181
Y.3181 ಎಂಬುದು ಭವಿಷ್ಯದ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸ್ಯಾಂಡ್ಬಾಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಐಟಿಯು-ಟಿ ಶಿಫಾರಸ್ಸಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. 5ಜಿ, ಐಎಂಟಿ-2020). ಈ ಮಾನದಂಡವು ಐಎಂಟಿ-2020 ಸೇರಿದಂತೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸ್ಯಾಂಡ್ಬಾಕ್ಸ್ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಭದ್ರತೆ) ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. 5ಜಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಎಲ್ ಎಐ/ಎಂಎಲ್ನ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಜಾಲಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಏಕೀಕರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನಂತರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸವಾಲು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಪರೇಟರ್ಗಳಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಐದನೇ ತಲೆಮಾರಿನ (5ಜಿ) ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಎಂಎಲ್) ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಚಯವು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಎಂಎಲ್ ವಿಧಾನಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಎಂಎಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ, ಮಾದರಿಯ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಗುಪ್ತವಾಗಿದೆ) ಇದು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಎಂಎಲ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನಿಖರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಿತ ಕಲಿಕೆ (ಎಸ್ಎಲ್) ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷಾ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡರೂ ಸಹ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು (ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಓವರ್ಫಿಟಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಎಸ್ಎಲ್ ವಿಧಾನಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ (ಯುಎಲ್) ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ (ಆರ್ಎಲ್) ಯಂತಹ ಎಂಎಲ್ನ ಇತರ ಶಾಖೆಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಅನ್ವಯವು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಒಂದೆಡೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ (ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶ) ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ದೃಢೀಕರಣದ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆರ್ಎಲ್ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಏಕ-ಏಜೆಂಟ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಆರ್ಎಲ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಒಂದೇ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜಾಲ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ). ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಒಂದೇ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಅನೇಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ಪ್ರತಿಕೂಲ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹತ್ತಿರದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ಘಾಸಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಜಾಲಗಳ ಮೇಲೆ ಐಟಿಯು ಫೋಕಸ್ ಗ್ರೂಪ್ (ಎಫ್ಜಿ-ಎಎನ್) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಐಟಿಯು-ಟಿ ವೈ ಸರಣಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು