Proceedings of the 2023 on Explainable and Safety Bounded, Fidelitous, Machine Learning for Networking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
WelcomeIt is with great pleasure that we welcome you to the 2023 ACM CoNEXT Workshop on 'Explainable and Safety Bounded, Fidelitous, Machine Learning for Networking' -SAFE'23.We are excited to be hosting the first edition of this workshop, and it brings us pleasure to see the growing interest and enthusiasm surrounding the convergence of machine learning and networking.Machine learning offers promising solutions for network optimization, security, and management.Control and decision-making algorithms are critical for the operation of networks, hence we believe that the solutions should be safety bounded and interpretable.Understanding the decisions and behaviors of machine learning models is crucial for optimizing network performance, enhancing security, and ensuring reliable network operations.This is a very crucial topic which needs to be addressed, as network operators, managers or administrators are reluctant to use ML based solutions which are black box in nature.The production networks have a critical and sensitive nature, where outages or performance degradations can be very costly.Thus, with SAFE'23 we aim to create an engaging platform for researchers and industry experts to share their insights and experiences in this emerging field.It is a pivotal platform for fostering dialogue and collaboration among researchers, industry experts, and all those passionate about the intersection of machine learning and networking.It is here that we intend to build bridges between theory and practice, where knowledge is exchanged, and experiences are shared.Together, we can address the challenges and seize the opportunities that lie at the crossroads of machine learning and networking through Explainable and Safety Bounded, Fidelitous, Machine Learning.The call for papers attracted submissions from Asia, Canada, Europe and the United States and we accepted a total of 4 papers.We also encourage all attendees to make sure they do not miss our keynote presentation.Our distinguished keynote speaker will share invaluable insights and draw upon their extensive experience.This promises to be a highlight of the event, offering a unique opportunity to gain deep understanding and inspiration: The Quest for Safe Deep Reinforcement Learning-driven Network Slicing: Progress, Pitfalls and Potential by Yassine Hadjadj Aoul, who is currently a Full Professor at Univ Rennes/
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle