Monday, August 08, 2022

И о потерях - 2

Обзор функций потерь в машинном обучении

Предыдущие публикации см. здесь

Мультиколинеарность

Мультиколлинеарность можно определить как наличие высоких корреляций между двумя или более независимыми переменными (предикторами). По сути, это явление, при котором независимые переменные коррелируют друг с другом. Как с этим жить?

Wednesday, July 27, 2022

Нахимичили

Это новый журнал, который Академия Наук добавила в базу данных RSCI по тематике "Автоматика.Вычислительная техника". Он занимает 3077 место в общем рейтинге журналов и 86 по направлению "Автоматика.Вычислительная техника". Влиятельный журнал опубликовал 170 статей, не все из которых были пока прочитаны процитированы. Так победим :)

все, что вы хотели знать про русские научные журналы и их оценщиков ...

OOD

Подробный обзор по out-of-distribution мониторингу для систем машинного обучения

См. также другие публикации, посвященные distribution shift

Wednesday, July 20, 2022

Sunday, July 17, 2022

Надежный ИИ

Responsible AI - инструменты от Microsoft. Сюда входят, например, Interpret ML - пакет для объяснения моделей машинного обучения, Counterfit - инструментарий для тестирования безопасности систем машинного обучения

Friday, July 15, 2022

Tora ! Tora! Tora !

Новые материалы по состязательным атакам:

Практические атаки на системы машинного обучения. В этом документе собраны заметки и исследовательские проекты, проведенные NCC Group по теме безопасности систем машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы предоставить академическому сообществу некоторые отраслевые перспективы, а также собрать полезные ссылки для специалистов по безопасности, чтобы обеспечить более эффективный аудит безопасности и проверку кода систем машинного обучения, ориентированную на безопасность. Подробно описаны конкретные практические атаки и распространенные проблемы безопасности.

Состязательные атаки на сети 5G. В сетях 5G машинное обучение используется для управления трафиком. И подверженность систем машинного обучения атакам привела к возможности атак на сети. ML - слабое звено.

См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению

Графовые нейронные сети

Все о GNN. Краткое руководство от TheSequence

См. также другие публикации, посвященные GNN