Надежное машинное обучение: устойчивость к состязаниям В последнее время машинное обучение начало оказывать значительное влияние на наше окружение. Включение машинного обучения в реальные задачи делает автоматизацию задач намного проще и лучше, и поэтому мы включаем его в такие задачи, как распознавание изображений, обнаружение признаков, классификация и т. д. Но, как мы все знаем, модели машинного обучения также имеют свои недостатки, они никогда не обеспечивают нам 100% точность, и,..

В последнее время было обнаружено, что достижения в области глубокого обучения решили многие сложные проблемы, такие как обнаружение объектов, классификация изображений, распознавание лиц и т. д. До появления нейронных сетей эти проблемы считались почти «сложными для NP». Кроме того, концепция трансферного обучения наряду с доступностью огромных данных сделала модели глубокого обучения невероятно точными и точными, поскольку эти модели чаще всего дают точность более 90 процентов. Однако..