Как защитить алгоритм машинного обучения от Adversarial-примеров

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Лучшие доклады Moscow Python 2018

Предлагаем изучить 4 лучших доклада с прошедших конференций для программистов и разработчиков

1. Как защитить алгоритм машинного обучения от Adversarial-примеров

2. Pylint изнутри. Как он это делает / Максим Мазаев (ЦИАН)

3. 50 оттенков celery / Олег Чуркин (TechOps)

4. Мастер-класс "Эффективная Selenium-инфраструктура" / Иван Крутов (Aerokube)

Комментарии: