Публикации по теме 'deep-learning'
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..
Использование ИИ для реализации векторной технологии в тематическом моделировании
Введение
В этой статье мы собираемся проанализировать 50 тысяч твитов, связанных с Covid, которые мы собрали из Twitter, используя ИИ для извлечения основных тем, о которых спорят люди по всему миру.
Для такого количества неструктурированных данных нам потребуются недели, чтобы прочитать и классифицировать ваши данные. Однако эта гигантская задача могла бы быть проще простого, если бы мы правильно знали, как использовать современные модели НЛП.
Для выполнения этой задачи мы собираемся..
Демографические данные пользователей Talking Data
Моя первая задача Kaggle
Бизнес-проблема
Нет ничего более утешительного, чем встретить любимый напиток, когда вы входите в дверь углового кафе. В то время как внимательный бариста знает, что вы пьете капучино каждую среду утром в 8:15, в цифровом пространстве вашим любимым брендам гораздо сложнее персонализировать свой опыт.
Talking Data, крупнейшая сторонняя платформа мобильных данных в Китае, понимает, что повседневный выбор и поведение рисуют картину того, кто мы есть и что мы..
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..
Табличное прогнозирование с использованием автоматического машинного обучения (AutoGluon)
В этом посте я делюсь своим исследованием с табличным прогнозированием (прогнозирование целевого столбца табличного набора данных с использованием оставшегося столбца) с использованием Авто M ахина L заработок ( AutoML ), AutoGluon от лабораторий AWS, а также подробные сведения о его внутренней работе.
Фреймворки AutoML предоставляют заманчивые варианты, поскольку они устраняют препятствия для новичков в обучении высококачественных моделей, а для экспертов они сокращают время до..
Поведение PAC Learning, часть 8
Полупроверенное обучение PAC у толпы (arXiv)
Автор: Шивэй Цзэн , Цзе Шен
Аннотация: Мы изучаем проблему краудсорсингового PAC-обучения пороговых функций. Это сложная проблема, и только недавно были созданы алгоритмы, эффективные при выполнении запросов, исходя из предположения, что заметная часть рабочих процессов идеальна. В этой работе мы исследуем более сложный случай, когда большинство может вести себя враждебно, а остальные ведут себя как шум Массарта — значительное обобщение..
