Рождество машинного обучения, сжатие машинного обучения и режимы отказа в машинном обучении
1. Рождество машинного обучения
Статья каждый день, чтобы познакомить вас с концепциями машинного обучения. Поделитесь этим с любимым человеком.
2. shrink — использование машинного обучения для обучения сжатию
Не сжатие ML, а использование ML для прогнозирования наилучшего способа сжатия. Еще полезно.
3. Режимы отказа в машинном обучении
За последние два года было написано более 200 статей о том, как машинное обучение (МО) может потерпеть неудачу из-за состязательных атак на алгоритмы и данные; это число увеличится, если мы включим режимы отказов, не являющиеся состязательными. Из-за большого количества документов специалистам по ОД, не говоря уже об инженерах, юристах и политиках, сложно справиться с атаками и защитой систем ОД. Однако по мере того, как эти системы становятся все более распространенными, необходимость понять, почему они выходят из строя, будь то по вине противника или из-за внутренней конструкции системы, будет становиться все более актуальной. Цель этого документа состоит в том, чтобы свести в таблицу оба этих режима отказа в одном месте.
От Microsoft и стоит прочитать. Предоставляет хороший сводный ресурс об уязвимостях машинного обучения.
