Страницы

Saturday, December 31, 2022

По отдельности и в общем

Ну и традиционное для 31 декабря - маму с мылом с новой рамой.

Вас!
И нас!
И всех отчасти!
По отдельности и в общем!
С Новым Годом! В смысле - счастьем!
С новым счастьем! То есть, вот с чем:
С новой крышей! С новым домом!
С новым блином! С новым комом!
С новой правдой! С новым сном!
С новой стопкой кверху дном!
С новым делом! С новым словом!

Читать полностью

Friday, December 30, 2022

Транспортные цифровые двойники

1. Очень практическая работа по цифровому двойнику для транспорта - двойник обрабатывает потоки (счетчики автомобилей) в реальном времени. Поминутная модель авто-трафика Женевы в цифровом двойнике

2. Моделирование трафика в городе с учетом всей доступной информации

3. Цифровой двойник для поддержки автоматического вождения и дорожных сервисов - двойник транспортной инфраструктуры

См. также другие публикации, посвященные digital twins

Monday, December 26, 2022

Свой поток

Open Source реализация ML pipeline. Может стать хорошим прототипом для собственного проекта

LoRa и жизнь

Практические условия применения LoRaWan

Sunday, December 18, 2022

Безопасность ML систем

Систематический подход к анализу безопасности систем машинного обучения: Attacks on ML Systems: From Security Analysis to Attack Mitigation

Thursday, December 15, 2022

Ложные корреляции

Хороший интерактивный пример (учебник) - как с помощью карт значимости искать ложные корреляции в тренировочном наборе данных

Wednesday, December 14, 2022

Машинное обучение в таблицах Google

Add-on машинного обучения для Google Sheets. Симпатичный и простой инструмент - ищет аномалии, например

Tuesday, December 13, 2022

Спрятаться от тепловизора

Атаки патчами на системы распознавания позволяют стать "невидимыми" для камер. А вот плащ, который делает "невидимым" для тепловизора

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

Tuesday, December 06, 2022

Сдвиг данных в глубинном обучении

Толковая статья по рекомендации Google: Piano, Luca, et al. "Detecting Drift in Deep Learning: A Methodology Primer." IT Professional 24.5 (2022): 53-60.

См. также другие публикации, темой которых является мониторинг моделей машинного обучения

Monday, December 05, 2022

Плотность или неопределенность

Два подхода к поиску OOD примеров в моделях машинного обучения.

См. также другие публикации, темой которых является мониторинг моделей машинного обучения

Saturday, December 03, 2022

Покушение на святое

Атаки на рекомендательные системы для сессий. Интересен подход - сначала пробуют восстановить модель, а затем уже для полученной теневой модели подбирают атаку.

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

Friday, December 02, 2022

Машинное обучение и кибербезопасность

Презентация 24.11.2022 на конгрессе в МГУ - Искусственный интелелкт и кибербезопасность:

Повышение кибербезопасности с помощью ИИ (использование ИИ в кибербезопасности)
Кибератаки с использованием ИИ (использование ИИ для усиления кибератак)
Кибербезопасность систем ИИ (атаки на системы ИИ)
Использование ИИ в злонамеренных информационных операциях (фейки с использованием ИИ)