Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает состязательное машинное обучение, часть 2
Madvex: состязательные атаки на основе инструментов для обнаружения вредоносных программ с помощью машинного обучения (arXiv)
Автор: Нильс Лузе , Феликс Махтле , Клавдий Потт , Владимир Бессмертный , Томас Эйзенбарт .
Аннотация: WebAssembly (Wasm) — это низкоуровневый двоичный формат для веб-приложений, который нашел широкое распространение благодаря улучшенной производительности и совместимости с существующим программным обеспечением. Однако популярность Wasm также привела к его..
Автоматизируйте вход с помощью Python и Selenium
Как автоматически заходить на сайты
Автоматизация процесса входа может быть полезна при доступе к информации на веб-сайтах. Например, вы можете автоматически обновить настройки своей учетной записи или очистить некоторые веб-страницы и извлечь некоторые данные, но сначала вам необходимо войти в систему со своими учетными данными.
В этой статье я представлю программу Python, которая будет получать доступ к веб-сайту GitHub, вводить учетные данные для входа и авторизоваться на..
Новые методы синтеза текста в изображение, часть 3 (машинное обучение)
Anti-DreamBooth: защита пользователей от персонализированного синтеза текста в изображение (arXiv)
Автор: Тхань Ван Ле , Хао Фунг , Туан Хоанг Нгуен , Куан Дао , Нгок Тран , Ань Тран .
Аннотация: Модели распространения текста в изображение — это не что иное, как революция, позволяющая любому, даже не имеющему дизайнерских навыков, создавать реалистичные изображения из простого ввода текста. С помощью мощных инструментов персонализации, таких как DreamBooth, они могут создавать..
Как сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, часть 2 (искусственный интеллект)
Многоцентровая диагностическая классификация шизофрении с использованием 3D CNN на основе агрегированных данных фМРТ на основе задач ( arXiv )
Автор: Вигнешваран Шанкаран , Бхаскаран В.
Аннотация: Несмотря на годы исследований, механизмы, лежащие в основе развития шизофрении, а также ее рецидивов, симптоматики и лечения, продолжают оставаться загадкой. Отсутствие соответствующих аналитических инструментов для работы с изменчивой и сложной природой шизофрении может быть..
Защита цифрового мира: взгляды специалиста по обработке и анализу данных
Приготовьтесь к захватывающему исследованию увлекательной сферы кибербезопасности и машинного обучения. Вместе мы раскроем мощный потенциал подходов, основанных на данных, для защиты нашего цифрового ландшафта. Присоединяйтесь ко мне в этом захватывающем путешествии, пока мы погружаемся в глубины этой увлекательной области, разгадывая инновационные стратегии и новаторские решения, которые определят будущее цифровой безопасности.
Как специалист по данным, я всем сердцем признаю огромную..
Методы повышения производительности при недостатке наборов данных в машинном обучении
Неадекватные наборы данных часто ограничивают успех многих моделей машинного обучения. Чтобы определить методы повышения производительности, мы должны прежде всего изучить, почему эти наборы данных являются такой серьезной проблемой.
Неадекватные наборы данных могут быть связаны с несколькими проблемами, включая несбалансированность данных по разбиениям, выборки, которые плохо обобщаются для реальных ситуаций, и небольшой размер выборки. В этой статье будут описаны простые, но..
Знаете ли вы, что ИИ уже может играть в переговоры с производительностью на уровне человека?
Искусственный интеллект (ИИ) позволил нам создать автоматических агентов, которые могут воспроизводить когнитивные задачи человека с поразительной точностью . Недавно большие языковые модели (LLM) продемонстрировали отличные возможности в задачах обработки естественного языка (NLP) , таких как чтение, обобщение, перевод и предсказание будущих слов в предложениях, имитируя наши способности говорить и писать . В одной из наших предыдущих статей мы даже показали, как Google..
