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ML谱系可信赖的机器学习系统
注意！这是您并行记录中的原始文章。您的并行记录可能与原始侧面和重量不同。使用参考中的原始来源：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J.＆Stirbu，V。（2024）。ML谱系可信赖的机器学习系统。IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/ms.2024.3414317请注意！ 这是在原始文章的电子自我构造版本中。 此转载可能与分页和印刷细节的原始版本不同。 请引用原始版本：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J. ＆Stirbu，V。（2024）。 ML谱系可信赖的机器学习系统。 IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。 有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。 这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。 引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317IEEE软件，早期访问。https://doi.org/10.1109/ms.2024.3414317请注意！这是在原始文章的电子自我构造版本中。此转载可能与分页和印刷细节的原始版本不同。请引用原始版本：Raatikainen，M.，Souris，C。H.，Remes，J.＆Stirbu，V。（2024）。ML谱系可信赖的机器学习系统。IEEE软件，早期访问。 https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。 有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。 这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。 引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317IEEE软件，早期访问。https://doi.org/10.1109/s.2024.34317此工作是在创意共享归因4.0许可下获得许可的。有关更多信息，请参见https://creativecommons.org/licenses/4.0/本文已被公共软件接受。这是作者的版本，该版本尚未完全编辑，内容可能会在最终出版物之前发生变化。引用信息：doi 10.1109/ms.2024.3414317
了解人工智能在自适应学习系统中的作用
SACT-I，拉贾纳伦德拉拉尔汗女子学院（自治学院），印度西孟加拉邦，教育部 摘要 人工智能（AI）驱动的自适应学习系统（ALS）提供满足每个学生需求的个性化学习体验，标志着教育领域的革命性发展。本研究探讨了AI与自适应学习之间的互惠互利关系，强调两者如何彻底改变传统的教育方法。ALS通过根据学习者的反应动态修改教学材料、节奏和资源来满足学生的不同学习需求。这种方法摆脱了传统教育的千篇一律的方法。人工智能（AI）驱动的计算机通过分析海量数据来改进ALS，允许实时调整和针对学生的反馈。AI还使可扩展性和可访问性成为可能，使基于云和在线的系统能够覆盖更多的学生群体。为了保证人工智能驱动的 ALS 的道德和公正使用，必须解决算法偏见、数据保护和教师专业发展要求等问题。该研究涵盖了人工智能和自适应学习的理论基础，研究了它们的实现，并讨论了将两者结合起来的优势和困难。在方法论上，研究论文、期刊和学术出版物中的二手数据被用于文献分析技术。未来，人工智能 (AI) 和机器学习的发展将继续影响教育方法，呼吁支持教师和学生之间的动态以及道德和法律框架。总而言之，将人工智能纳入自适应学习系统有可能创造更成功、更受欢迎、更以学生为中心的学习环境，以满足每个学习者的个人需求。
关于管理人工智能/机器学习系统中的漏洞
本文通过一个思想实验探讨了当前的漏洞管理范式如何适应包括机器学习系统：如果机器学习 (ML) 中的缺陷被分配了通用漏洞和暴露 (CVE) 标识符 (CVE-ID)，会怎么样？我们同时考虑 ML 算法和模型对象。假设场景围绕探索漏洞管理六个领域的变化而构建：发现、报告接收、分析、协调、披露和响应。虽然算法缺陷在学术研究界众所周知，但这个研究界与部署和管理使用 ML 的系统的运营界之间似乎没有明确的沟通渠道。思想实验确定了 CVE-ID 可以在这两个界之间建立一些有用的沟通渠道的一些方法。特别是，它将开始向研究界介绍操作安全概念，这似乎是现有努力留下的一个空白。
mlsysbook.ai：机器学习系统工程的原理和实践
机器学习（ML）彻底改变了许多领域。这一进展在很大程度上被认为是ML算法和模型的开发，但是这种重点使在现实世界中有效部署，扩展和维护这些模型所需的工程掩盖了所需的工程。随着机器学习系统变得越来越复杂和广泛，需要专门的学科来解决这一差距，即机器学习系统工程（MLSE）。mlse。ce是为了响应计算系统的日益增长的复杂性，该计算系统需要一种集成方法，即电气工程（EE）或计算机科学（CS）都无法自行解决。ee贡献了硬件专业知识，而CS为算法和软件开发奠定了基础。但是，随着这些系统变得越来越复杂，出现了一项新的学科，计算机工程，以应对设计，构建和优化这些系统的挑战。机器学习在类似的十字路口。CS继续推动机器学习算法，而EE则推进了机器学习任务的专用硬件。但是，两项纪律都没有完全解决部署，优化和维持ML系统所需的工程原则。此差距强调了对MLSE的需求，专注于ML系统的工程，涵盖了从数据获取和模型培训到部署，优化和维护的所有内容。换句话说，我认为“如果ML算法开发人员就像宇航员探索空间一样，ML Systems工程师是火箭科学家和任务控制专家，他们可以将他们带到那里并保持任务。”该类比强调了MLSE在使ML系统在现实环境中运行和可持续性的关键作用。为了满足这一需求，mlsysbook.ai是概念化和形式化MLSE的一步。mlsysbook.ai旨在弥合理论ML概念与实践工程原理之间对于建立，部署和维护强大的ML系统所必需的差距。mlsysbook.ai解决了对工程师的需求，既有对ML的深刻理解，又是建立可扩展系统的实用技能的深刻理解。随着ML变得更加集成到关键基础架构中，这种双重专业知识越来越重要。
将SAP数据与机器学习系统整合在一起
SAP系统是全球无数企业的支柱，促进了各个领域的关键业务运营。这些系统捕获并存储大量结构化数据，从销售交易和库存管理到客户互动和财务记录。但是，随着组织努力保持竞争力和燃料创新，该数据中包含的潜力远远超出了常规的ERP应用程序。
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
•机器学习加速器（MLA） - 提供25-200台TERA操作，每秒（25-200个顶部），用于神经网络计算，并增强硬件，以提高精度，用于更快的Genai计算，硬件中的BF16，改进了DMA带宽和双电压支持。•应用程序处理单元（APU） - 八个ARM Cortex A65双线程处理器的群集以1.5 GHz运行，最多可提供32K DHRYSTONE MIPS。•视频编码器/解码器 - 支持MJPEG，H.264和H.265压缩标准，AOMEDIA视频1（AV1），支持主/高/专业配置文件，4：2：2：2：0像素和8位精度。编码器以高达4KP30的速率支持H.264，而解码器则以高达4KP60的速度支持H.264/265。•计算机视觉单元（CVU） - 由1GHz四核概念组成，弧EV74视频处理器，最多支持720位16位GOPS。•图像信号处理器（ISP）-ARM C -71以1.2GHz运行。RAW 8、10、12、14、16、20、22和24位输入来自CFA图像传感器。支持RGGB，RCCG，RCCB，RCCC和RGBIR颜色格式。支持24位宽动态范围（WDR）。•高速I/O子系统 - 提供四个10吉比特以太网端口以及PCIE GEN5 8车道接口可用作为根复合物或端点，并且具有分叉功能。•DRAM接口系统（DIS） - 支持八个32位LPDDR5，LPDDR4和LPDDR4X，并支持X32和X64 LPDDR芯片。目标速度6400 Mbps（LPDDR5）在所有DDR通道中提供102 GB/s的有效理论带宽。•引导和安全单元（BSU） - 在效率内存和密钥管理中提供安全的密钥存储。支持启动图像的解密和身份验证，并为用户代码提供安全性API。
可解释的AI在构建值得信赖的机器学习系统
收到的日期：2024年2月20日修订日期：2024年3月19日接受日期：2024年4月21日摘要：可解释的人工智能（XAI）领域是智能AI和机器学习（ML）研究和开发的关键阶段之一。缺乏透明度和问责制在某个时候已成为一个巨大的关注，因为算法更频繁地从事高风险任务，例如医学诊断，财务和司法系统。本文旨在确定XAI在发展值得信赖的ML电动机中的作用，其中强调了可解释性和透明度的必要性，以便AI系统不仅具有强大，强大的功能，而且还可提供可信和道德。我们考虑提供ML模型透明性质并探索当前研究进步的技术，并意识到行业实际应用的样子。因此，我们解决了这些问题，并建议如何在避免风险的情况下改善AI模型，同时保持良好的绩效。我们深入分析的结果揭示了XAI在AI背景下清楚地阐明人类的信任和理解中所起的至关重要作用。关键字：可解释的AI，机器学习，可解释性，透明度，值得信赖的AI，问责制。
AI创新中心“学习系统和认知机器人技术”
AI技术将改变并支持我们的日常生活。技术状态几乎每天都在变化。因此，公司必须承认这些新技术的潜力，建立知识并将其转移到自己的产品，制作和服务中。他们面临着有关AI实际上可以为他们做什么的大量信息。在这种情况下，来自AI创新中心的专家使得在这里获得清晰度。在面向应用程序的研究项目中以及与Baden-Wuerttemberg的工业公司直接合作，用于制造工程和自动化IPA的Stuttgart Fraunhofer机构以及工业工程和组织IAO正在努力将来自挑战的技术从制造业和服务工业领域进行广泛应用。他们有助于确定最有前途的用例，并将最新的研究结果带入应用电缆表格。该中心是欧洲最大的AI研究网络网络谷的一部分，因此构成了优秀的基础研究和工业应用之间的桥梁。