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机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
机器视觉组
关于本周（4月24日至26日）的乞讨，安德烈·米歇尔（Andrzej），米歇尔（Michał），马西伊（Maciej）和亚历山大（Aleksander）参加了洛兹（Lodz）的第4 pp-rai 2023（波兰人工智能会议），在那里他们提出了一个海报中的“变形金刚在其中的“变形金刚”中的新闻网络应用程序，在计算机视觉任务中应用了dii of Computer Vision Taski ciebiri Mine； Aleksander Kostuch，Filip Noworolnik，Maciej Aleksandrowicz，AnnaWójcicka，Joanna Jaworek-Korjakowska）。他们听了许多有趣的演讲，并观看了数十个鼓舞人心的海报。他们还参加了网络活动：参观Lodz，招待会和晚宴。
机器学习与本质主义
过去的各种研究人员已经连接了抽象的机器学习和本质主义，以指出机器学习过程中的主要范式相当于选择机器搜索的“基本”属性。我们本文的目标是表明机器学习与本质主义之间存在联系，但仅用于某些机器学习，并且通常不包括深度学习方法。基于相似性的方法，与整体原型理论相互联系，涉及心理学和语言学，似乎更适合于模式识别和复杂的深度学习问题，而对于分类问题，主要是对无监督的学习，本质主义似乎是最佳选择。为了更好地说明不同的道路，我们将在其他学科中将两条路径连接到它们的来源，并了解人类心理学在机器学习建模方面如何影响我们的决策。这导致了一个非常有趣的后果：即使在监督机器学习的环境中，本质也不存在于数据中，而是在目标中，这又意味着据称是本质的类别实际上是人制造的，并且在目标中是手工编码的。因此，机器学习的成功并没有提供任何实质性的证据
