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Unlarn ist ein innovatives Tool, das die Herausforderungen des maschinellen Lernens begegnet ist, indem die selektive Entfernung oder Unterdrückung spezifischer Wissen in KI -Systemen ermöglicht wird. Dieser Prozess, der als Maschinenverletzende bezeichnet wird, ist entscheidend für die Verbesserung der Privatsphäre, des Datenschutzes und der KI -Sicherheit. Die App konzentriert sich darauf, KI -Modelle zu ändern, um bestimmte Informationen oder Verhaltensweisen zu vergessen, um sicherzustellen, dass das System nicht mehr unerwünschtes Wissen ausweist oder beibehält und gleichzeitig seine allgemeinen Nützlichkeit und Leistung bei nicht verwandten Aufgaben bewahrt.

Zu den wichtigsten Merkmalen von Verunreinigungen zählen die Fähigkeit, schädliche oder empfindliche Informationen aus KI-Modellen zu identifizieren und zu entfernen, was besonders wichtig für sicherheitskritische Bereiche wie Cybersicherheit und chemische Synthese ist. Darüber hinaus unterstützt Unlearn die Bemühungen zur Korrektur der Wertschöpfung und zur Verbesserung der Korrigabilität, indem das Modellverhalten geändert wird, um besser mit den menschlichen Präferenzen übereinzustimmen. Für die Privatsphäre und rechtliche Einhaltung hilft Unlearn dazu, bestimmte, identifizierbare Datenpunkte zu entfernen und sicherzustellen, dass KI -Systeme die Vorschriften wie die DSGVO durch Verhinderung der Datenrekonstruktion entsprechen.

Die Funktionen der App werden durch verschiedene Bewertungsmetriken und -methoden unterstützt, einschließlich Generalisierbarkeit, Lokalität, Effizienz und Robustheit gegenüber kontroversen Angriffen und Wiedergutmachungen. Diese Funktionen machen ein wertvolles Instrument zur Verwaltung der KI -Funktionen und zur Gewährleistung der Sicherheit in komplexen Anwendungen. Durch die Bereitstellung eines strukturierten Ansatzes für das Verlernen trägt der Verunehmen zur Entwicklung zuverlässigerer und vertrauenswürdigerer KI -Systeme.

Unlearn.ai bietet ein KI-gestütztes Tool namens „Digital Twins“ an, das darauf abzielt, die klinische Forschung zu revolutionieren. Das Tool bietet Unterstützung bei klinischen Studien in verschiedenen medizinischen Bereichen, von den Neurowissenschaften über die Immunologie bis hin zu Stoffwechselerkrankungen. Digitale Zwillinge sind im Wesentlichen komplexe Modelle, die den potenziellen zukünftigen Gesundheitszustand eines Patienten vorhersagen. Das Tool sammelt die Basisdaten eines Teilnehmers, führt diese gesammelten Daten durch ein KI-Modell, das anhand historischer Daten trainiert wurde, und erstellt den „Digital Twin“. Dieses Tool verfügt über eine doppelte Funktionalität: Es kann einerseits Studien im Frühstadium verbessern, indem es die Möglichkeit verbessert, Behandlungseffekte zu beobachten, ohne mehr Patienten hinzuzufügen, und andererseits Studien im Spätstadium beschleunigen, indem es die Zeit bis zur Einschreibung verkürzt, da weniger Patienten erforderlich sind, um das Gleiche zu erreichen Leistung wie herkömmliche klinische Studiendesigns. Ein weiteres Merkmal von „Digital Twins“ ist die Fähigkeit, in einer randomisierten klinischen Studie Prognosewerte für jeden Patienten bereitzustellen. Dadurch wird die Aussagekraft der Analyse erhöht und gleichzeitig die Leitlinien der US-amerikanischen Food and Drug Administration und der Europäischen Arzneimittel-Agentur eingehalten. Diese Patienten-„Zwillinge“ werden insbesondere in TwinRCTs verwendet, d. h. hochleistungsfähigen Studien mit kleineren Kontrollgruppen, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass Patienten die experimentelle Behandlung erhalten. Dieses Tool stellt eine innovative und wichtige Hilfe bei klinischen Studien und der Bereitstellung personalisierter Medizin dar.

Website: unlearn.ai

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