Unlearn

Unlearn

Nie masz zainstalowanego WebCatalog Desktop? Pobierz WebCatalog Desktop.

Strona internetowa: unlearn.ai

Switchbar - Browser picker for Mac & PC
Switchbar - Browser picker for Mac & PC

Korzystaj z wygodnej aplikacji komputerowej Unlearn przez WebCatalog Desktop dla systemów Mac, Windows.

Uruchamiaj aplikacje w nieodciągających uwagi okienkach z licznymi usprawnieniami.

Zarządzaj i przełączaj się między wieloma kontami i aplikacjami bez potrzeby zmieniania przeglądarki.

Upearn to innowacyjne narzędzie zaprojektowane w celu sprostania wyzwaniom uczenia maszynowego poprzez umożliwienie selektywnego usuwania lub tłumienia określonej wiedzy w systemach AI. Proces ten, znany jako Uczerwienienie maszynowe, ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia prywatności, ochrony danych i bezpieczeństwa AI. Aplikacja koncentruje się na modyfikowaniu modeli AI w celu zapomnienia określonych informacji lub zachowań, zapewniając, że system nie wykazuje lub nie zachowuje niechcianej wiedzy, jednocześnie zachowując ogólną użyteczność i wydajność w niezwiązanych zadaniach.

Kluczowe cechy Inlearn obejmują jego zdolność do identyfikacji i usuwania szkodliwych lub wrażliwych informacji z modeli AI, co jest szczególnie ważne w domenach krytycznych bezpieczeństwa, takich jak cyberbezpieczeństwo i synteza chemiczna. Ponadto UpeArn popiera wysiłki w celu skorygowania wyrównania wartości i poprawy korlizacji poprzez modyfikację zachowań modelowych w celu lepszego dostosowania się do ludzkich preferencji. W przypadku prywatności i zgodności z prawem Upalekl pomaga usunąć określone, możliwe do zidentyfikowania punkty danych, zapewniając, że systemy AI są zgodne z przepisami takimi jak RODO poprzez zapobieganie rekonstrukcji danych.

Możliwości aplikacji są wspierane przez różne wskaźniki i metody oceny, w tym możliwość uogólnienia, lokalizację, wydajność i odporność na ataki przeciwne i uwolnienie. Funkcje te sprawiają, że oduczające się cenne narzędzie do zarządzania funkcjami AI i zapewnienia bezpieczeństwa w złożonych aplikacjach. Zapewniając ustrukturyzowane podejście do oduczania, Inlearn przyczynia się do rozwoju bardziej wiarygodnych i godnych zaufania systemów AI.

Unlearn.ai oferuje narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, znane jako „Digital Twins”, którego celem jest zrewolucjonizowanie badań klinicznych. Narzędzie oferuje pomoc w badaniach klinicznych w kilku dziedzinach medycyny, od neurologii, przez immunologię, po choroby metaboliczne. Zasadniczo cyfrowe bliźniaki to skomplikowane modele prognozujące potencjalny przyszły stan zdrowia pacjenta. Narzędzie działa poprzez gromadzenie podstawowych danych uczestnika, przepuszczanie ich przez model sztucznej inteligencji wytrenowany na danych historycznych i tworzenie „Cyfrowego bliźniaka”. Narzędzie to ma podwójną funkcjonalność, polegającą na tym, że może zarówno usprawnić badania na wczesnym etapie, poprawiając możliwość obserwacji efektów leczenia bez konieczności dodawania większej liczby pacjentów, jak i przyspieszyć badania na późnym etapie, skracając czas rejestracji, ponieważ do osiągnięcia tego samego efektu potrzeba mniejszej liczby pacjentów mocy, jak w przypadku tradycyjnych projektów badań klinicznych. Inną cechą „Digital Twins” jest możliwość zapewnienia wyników prognostycznych dla każdego pacjenta w randomizowanym badaniu klinicznym. Zwiększa to skuteczność analizy przy jednoczesnym przestrzeganiu wytycznych amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków oraz Europejskiej Agencji Leków. Te „bliźniaki” pacjentów wykorzystuje się zwłaszcza w badaniach TwinRCT, badaniach o dużej mocy z mniejszymi grupami kontrolnymi, co zwiększa prawdopodobieństwo otrzymania przez pacjentów leczenia eksperymentalnego. Narzędzie to może stanowić innowacyjną i znaczącą pomoc w badaniach klinicznych i dostarczaniu medycyny spersonalizowanej.

Strona internetowa: unlearn.ai

Zastrzeżenie: WebCatalog nie jest w żaden sposób powiązany, stowarzyszony, upoważniony ani wspierany przez twórców aplikacji Unlearn. Wszelkie nazwy produktów, logotypy i marki należą do ich właścicieli.


Zobacz także

© 2025 WebCatalog, Inc.