Mac, Windows용 WebCatalog Desktop에서 Unlearn의 데스크톱 앱으로 보다 개선된 환경을 이용하세요.

다양한 개선 기능을 제공하는 방해 없는 창에서 앱을 실행할 수 있습니다.
브라우저를 전환하지 않고도 여러 계정과 앱을 쉽게 관리하고 전환할 수 있습니다.

unlearn은 AI 시스템 내에서 특정 지식의 선택적 제거 또는 억제를 가능하게함으로써 기계 학습의 문제를 해결하도록 설계된 혁신적인 도구입니다. 머신 무등어로 알려진이 프로세스는 개인 정보 보호, 데이터 보호 및 AI 안전을 향상시키는 데 중요합니다. 이 앱은 특정 정보 나 동작을 잊어 버리기 위해 AI 모델을 수정하는 데 중점을 두어 시스템이 더 이상 원치 않는 지식을 전시하거나 보유하지 않도록하는 동시에 관련된 작업에 대한 전반적인 유틸리티 및 성능을 보존하지 않도록합니다.

실패의 주요 특징에는 AI 모델에서 유해하거나 민감한 정보를 식별하고 제거하는 능력이 포함되며, 이는 사이버 보안 및 화학적 합성과 같은 안전 중요 도메인에서 특히 중요합니다. 또한, Dolearn은 모델 동작을 수정하여 인간 선호도에 더 잘 맞도록 수정하여 가치 정렬을 수정하고 상호성을 향상시키기위한 노력을 지원합니다. 개인 정보 보호 및 법적 준수를 위해 Dolearn은 특정 식별 가능한 데이터 포인트를 제거하여 AI 시스템이 데이터 재구성을 방지하여 GDPR과 같은 규정을 준수하도록 도와줍니다.

앱의 기능은 일반화, 지역, 효율성 및 적대적 공격 및 재 배우기에 대한 견고성을 포함한 다양한 평가 지표 및 방법에 의해 지원됩니다. 이러한 기능은 AI 기능을 관리하고 복잡한 응용 분야의 안전을 보장하는 귀중한 도구가됩니다. 학습에 대한 구조화 된 접근 방식을 제공함으로써 학습은보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 AI 시스템의 개발에 기여합니다.

Unlearn.ai는 임상 연구에 혁신을 가져오는 것을 목표로 하는 'Digital Twins'로 알려진 AI 기반 도구를 제공합니다. 이 도구는 신경 과학부터 면역학, 대사 질환에 이르는 여러 의료 분야의 임상 시험에 대한 지원을 제공합니다. 본질적으로 디지털 트윈은 환자의 잠재적 미래 건강을 예측하는 복잡한 모델입니다. 이 도구는 참가자의 기본 데이터를 수집하고, 이 수집된 데이터를 과거 데이터에 대해 훈련된 AI 모델을 통해 실행하고, '디지털 트윈'을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 도구는 더 많은 환자를 추가하지 않고도 치료 효과를 관찰할 수 있는 능력을 개선하여 초기 단계 연구를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 동일한 결과를 달성하는 데 더 적은 수의 환자가 필요하므로 등록 시간을 단축하여 후기 단계 연구를 가속화할 수 있는 이중 기능을 가지고 있습니다. 전통적인 임상시험 설계만큼 강력합니다. '디지털 트윈스'의 또 다른 특징은 무작위 임상시험에서 각 환자에 대한 예후 점수를 제공하는 능력이다. 이는 미국 식품의약청(FDA) 및 유럽 의약청(European Medicines Agency)의 지침을 준수하면서 분석의 힘을 증가시킵니다. 이러한 환자 '쌍둥이'는 특히 소규모 대조군을 대상으로 한 강력한 시험인 TwinRCT에 사용되어 환자가 실험적 치료를 받을 가능성을 높입니다. 이 도구는 임상 시험 및 맞춤형 의약품 제공에 있어 혁신적이고 중요한 지원 역할을 합니다.

웹사이트: unlearn.ai

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