Forwarded from Spark in me
Интересная статья / видео / пост про то, что нейросети легко обмануть, передав им особым образом сгенерированные изображения
- Видео https://www.youtube.com/watch?v=M2IebCN9Ht4
- Пример https://pics.spark-in.me/upload/f0be113cb48dd47b14cc51a7546b5a90.png
- Ссылка http://www.evolvingai.org/fooling
- PDF http://www.evolvingai.org/files/DNNsEasilyFooled_cvpr15.pdf
#data_science
- Видео https://www.youtube.com/watch?v=M2IebCN9Ht4
- Пример https://pics.spark-in.me/upload/f0be113cb48dd47b14cc51a7546b5a90.png
- Ссылка http://www.evolvingai.org/fooling
- PDF http://www.evolvingai.org/files/DNNsEasilyFooled_cvpr15.pdf
#data_science
YouTube
Deep Neural Networks are Easily Fooled
A video summary of the paper: Nguyen A, Yosinski J, Clune J. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR '15), IEEE, 2015.
The paper is available here: h…
The paper is available here: h…
Forwarded from Spark in me
Третья статья из цикла статей про анализ сайтмапов.
А сможете ли вы понять, чем в реальности отличаются кластеры слов?
Я не смог =)
https://spark-in.me/post/sitemap-scraping-part-3
#data_science
А сможете ли вы понять, чем в реальности отличаются кластеры слов?
Я не смог =)
https://spark-in.me/post/sitemap-scraping-part-3
#data_science
Forwarded from Spark in me
То, что показалось интересным из презентаций Avito Data Science Meetup.
То, что используется для предсказания популярности статей:
- Embeddings - https://goo.gl/zb9G7X
- Используемые модели и методы - https://goo.gl/jzzkaE
Способы построения рекомендаций Озоном:
- Технологии - https://goo.gl/YTu47r
- Модели - https://goo.gl/mMXJ4s
- Какие логия парсятся - https://goo.gl/9mpVAv
- Как считают сопутствующие товары - https://goo.gl/BnCSPd
- Персональные рекомендации (по сути коллаборативный фильтеринг) - https://goo.gl/E818ab
- Аксуссуары (по сути декартово расстояние) - https://goo.gl/wL9a97
#data_science
#internet
То, что используется для предсказания популярности статей:
- Embeddings - https://goo.gl/zb9G7X
- Используемые модели и методы - https://goo.gl/jzzkaE
Способы построения рекомендаций Озоном:
- Технологии - https://goo.gl/YTu47r
- Модели - https://goo.gl/mMXJ4s
- Какие логия парсятся - https://goo.gl/9mpVAv
- Как считают сопутствующие товары - https://goo.gl/BnCSPd
- Персональные рекомендации (по сути коллаборативный фильтеринг) - https://goo.gl/E818ab
- Аксуссуары (по сути декартово расстояние) - https://goo.gl/wL9a97
#data_science
#internet
👍1