Thursday, February 24, 2022

Friday, February 18, 2022

Как атаковать систему ML

Еще один хорошо структурированный материал по атакам на системы ML. Автор представляет компанию Adversa

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

Thursday, February 17, 2022

Дата-центрический ИИ

Работа с данными (например, с разметкой) улучшает ML системы больше, чем работа с моделями - Data-centric AI

Wednesday, February 16, 2022

Анализаторы кода

Source Code Security Analyzers. Впечатляющий список. Там же на странице ссылки на Byte Code Scanners и Binary Code Scanners

Monday, February 14, 2022

Дипфейки

Современное состояние механизмов определения Deepfake

Состязательные атаки

Пример физической атаки - ослепление дронов

Европейский отчет по фальсификации Digital ID

Открытые ресурсы, собранные под эгидой DARPA по борьбе с состязательными атаками. И, собственно, сам проект GARD. В частности, есть учебный курс по состязательным атакам и устойчивости от Google.

Обзор безопасности систем ИИ

Состязательные атаки - введение

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

Tuesday, February 08, 2022

Про elibrary

Контент там, ко всему прочему, еще и очень медленно индексируется. Вот последний номер INJOIT

Машинное обучение и управление

Совместное использование DNN и оптимального управления. Интересная идея - глубинное обучение используется для цифровой оценки неопределенности.

Интерпретируемое машинное обучение

Пользователи и разработчики понимают это по-разному

Monday, February 07, 2022

Открытая наука том 10, номер 2

Очередной номер журнала INJOIT появился на сайте Киберленинка.

Это том 10, номер 2 за 2022 год. По данным elibrary.ru, журнал INJOIT занимает второе место в разделе Кибернетика и второе в разделе Автоматика и вычислительная техника

/via Лаборатория ОИТ

Saturday, February 05, 2022

О неопределенности в deep learning

Неопределенность можно определить как отсутствие знаний или уверенности в чем-либо. Это неизбежная часть жизни и вездесуща как в естественных, так и в искусственных системах. В контексте глубокого обучения существует два основных типа неопределенностей:

1) Алеаторическая (случайная) неопределенность: это неопределенность из-за случайности данных.
2) Эпистемическая неопределенность: это неопределенность из-за отсутствия знаний об истинных параметрах модели.

Отсюда

Friday, February 04, 2022

Обучение с учителем

Обзор Supervised Machine Learning Algorithms

INJOIT vol. 10, no. 2

Вышел второй номер журнала INJOIT в 2022 году. И десятый год издания журнала.

Темы статей:

  • Минимальные расширения цветных звездных графов
  • Оценка распространения LTE сигнала на трассе со сложным рельефом и смешанным лесом
  • Novel Simple Approach to Digital Signal Processing of Sinusoids with MATLAB Using Discrete Fourier Transform
  • Comparison Analysis of Round Robin Algorithm with Highest Response Ratio Next Algorithm for Job Scheduling Problems
  • The Analysis of integration of Ethnobotanical Data to Information System
  • Bluetooth Mesh в IoT
  • Социальные кластеры в городе

Архив журнала находится здесь.

/via Лаборатория ОИТ

Wednesday, February 02, 2022

Дискретное вейвлет-преобразование

Учебник по Дискретному вейвлет-преобразованию

См. также следующую публикацию по Wavelet Zoo

Федеративное обучение

Хороший обзор федеративного обучения - подход к машинному обучению, в которой несколько объектов (клиентов) сотрудничают в решении проблемы машинного обучения при координации центрального сервера или поставщика услуг. Необработанные данные каждого клиента хранятся локально, не обмениваются и не передаются; вместо этого для достижения цели обучения используются целенаправленные обновления, предназначенные для немедленной агрегации.

Tuesday, February 01, 2022

LAR - регрессия

Самая старая и концептуально простая надежная процедура — это LAR-регрессия (наименьшие абсолютные остатки). LAR минимизирует сумму абсолютных остатков — более очевидная и более интуитивная цель, чем метод наименьших кважратов. И применение этого подхода на практике