Forbedr din oplevelse med skrivebordsappen til Unlearn på WebCatalog Desktop til Mac, Windows.

Kør apps i distraktionsfrie vinduer med mange forbedringer.
Administrer og skift nemt mellem flere konti og apps uden at skifte browser.

Unlearn er et innovativt værktøj designet til at tackle udfordringerne ved maskinlæring ved at muliggøre den selektive fjernelse eller undertrykkelse af specifik viden inden for AI -systemer. Denne proces, kendt som Machine Unlearning, er afgørende for at forbedre privatlivets fred, databeskyttelse og AI -sikkerhed. Appen fokuserer på at ændre AI -modeller til at glemme specifikke oplysninger eller adfærd, hvilket sikrer, at systemet ikke længere udviser eller bevarer uønsket viden, mens det bevarer dets samlede værktøj og ydeevne på ikke -relaterede opgaver.

Nøglefunktioner i Unlearn inkluderer dens evne til at identificere og fjerne skadelige eller følsomme oplysninger fra AI-modeller, hvilket er især vigtigt i sikkerhedskritiske domæner såsom cybersecurity og kemisk syntese. Derudover understøtter Unlearn bestræbelserne på at korrigere værdijustering og forbedre korrektionen ved at ændre modeladfærd for at tilpasse sig bedre med menneskelige præferencer. For privatlivets fred og juridisk overholdelse hjælper ULEARN med at fjerne specifikke, identificerbare datapunkter, hvilket sikrer, at AI -systemer overholder regler som GDPR ved at forhindre rekonstruktion af data.

Appens muligheder understøttes af forskellige evalueringsmetrik og metoder, herunder generaliserbarhed, lokalitet, effektivitet og robusthed over for modstridende angreb og genlæring. Disse funktioner gør Unlearn til et værdifuldt værktøj til styring af AI -kapaciteter og sikre sikkerhed i komplekse applikationer. Ved at tilvejebringe en struktureret tilgang til aflæsning bidrager Unlearn til udviklingen af mere pålidelige og pålidelige AI -systemer.

Unlearn.ai tilbyder et AI-drevet værktøj kendt som 'Digital Twins', som har til formål at revolutionere klinisk forskning. Værktøjet tilbyder assistance i kliniske forsøg på tværs af flere medicinske områder, der spænder fra neurovidenskab til immunologi til metaboliske sygdomme. Digitale tvillinger er i bund og grund indviklede modeller, der forudsiger patientens potentielle fremtidige helbred. Værktøjet fungerer ved at indsamle en deltagers baseline-data, køre disse indsamlede data gennem en AI-model, som er blevet trænet på historiske data, og skabe den 'Digital Twin'. Dette værktøj har dobbelt funktionalitet, hvor det både kan forbedre undersøgelser på tidlige stadier, ved at forbedre evnen til at observere behandlingseffekter uden at tilføje flere patienter, samt fremskynde undersøgelser på sene stadier ved at forkorte tiden til tilmelding, da de kræver færre patienter for at opnå det samme kraft som traditionelle kliniske forsøgsdesign. Et andet træk ved 'Digital Twins' er dets evne til at give prognostiske scores for hver patient i et randomiseret klinisk forsøg. Dette øger analysens kraft, samtidig med at man overholder vejledningen fra US Food and Drug Administration og European Medicines Agency. Disse patient-'tvillinger' bruges især i TwinRCT'er, stærkt kraftfulde forsøg med mindre kontrolgrupper, hvilket forbedrer sandsynligheden for, at patienter får den eksperimentelle behandling. Dette værktøj fremstår som en innovativ og betydningsfuld hjælp til kliniske forsøg og levering af personlig medicin.

Websted: unlearn.ai

Ansvarsfraskrivelse: WebCatalog er ikke tilknyttet, associeret med, autoriseret af, godkendt af eller på nogen måde officielt forbundet med Unlearn. Alle produktnavne, logoer og mærker tilhører deres respektive ejere.

Unlearn

Du vil muligvis også kunne lide