home.social

#mashinelearning — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #mashinelearning, aggregated by home.social.

  1. Propensity Score Matching (PSM): как обойтись без A/B-теста и всё равно узнать правду

    Как определить, влияет ли то или иное событие на ключевые метрики, если полноценный A/B-тест недоступен? В этой статье мы разберём метод Propensity Score Matching (PSM ): узнаем, как компенсировать отсутствие рандомизации, выровнять группы по ключевым признакам и избежать ложных выводов при оценке эффекта.

    habr.com/ru/articles/887276/

    #psm #abtest #mashinelearning #mashine_learning #propensity_score_matching #statistics #машинное_обучение #абтесты #статистика #product

  2. Propensity Score Matching (PSM): как обойтись без A/B-теста и всё равно узнать правду

    Как определить, влияет ли то или иное событие на ключевые метрики, если полноценный A/B-тест недоступен? В этой статье мы разберём метод Propensity Score Matching (PSM ): узнаем, как компенсировать отсутствие рандомизации, выровнять группы по ключевым признакам и избежать ложных выводов при оценке эффекта.

    habr.com/ru/articles/887276/

    #psm #abtest #mashinelearning #mashine_learning #propensity_score_matching #statistics #машинное_обучение #абтесты #статистика #product

  3. Propensity Score Matching (PSM): как обойтись без A/B-теста и всё равно узнать правду

    Как определить, влияет ли то или иное событие на ключевые метрики, если полноценный A/B-тест недоступен? В этой статье мы разберём метод Propensity Score Matching (PSM ): узнаем, как компенсировать отсутствие рандомизации, выровнять группы по ключевым признакам и избежать ложных выводов при оценке эффекта.

    habr.com/ru/articles/887276/

    #psm #abtest #mashinelearning #mashine_learning #propensity_score_matching #statistics #машинное_обучение #абтесты #статистика #product

  4. Propensity Score Matching (PSM): как обойтись без A/B-теста и всё равно узнать правду

    Как определить, влияет ли то или иное событие на ключевые метрики, если полноценный A/B-тест недоступен? В этой статье мы разберём метод Propensity Score Matching (PSM ): узнаем, как компенсировать отсутствие рандомизации, выровнять группы по ключевым признакам и избежать ложных выводов при оценке эффекта.

    habr.com/ru/articles/887276/

    #psm #abtest #mashinelearning #mashine_learning #propensity_score_matching #statistics #машинное_обучение #абтесты #статистика #product

  5. [Перевод] Создание приложения для обратного поиска изображений с помощью Manticore Search

    TL;DR: Узнайте, как создать приложение для обратного поиска изображений с использованием Manticore Search. В статье рассказывается об истории технологии, её устройстве и практических подходах к системам поиска изображений. Введение Обратный поиск изображений изменил способ поиска цифрового контента, позволяя искать с помощью изображений, а не текста. Эта технология широко используется: от помощи покупателям в поиске товаров до проверки дизайнов у дизайнеров. Она стала важным инструментом во многих цифровых платформах. Попробуйте демо на image.manticoresearch.com или посмотрите реализацию на GitHub. Мы разберём, как работает обратный поиск изображений, его реальные применения и как векторный поиск делает этот инструмент удобным и эффективным для самых разных задач — от повседневного серфинга до узкоспециализированных приложений.

    habr.com/ru/articles/859418/

    #обратный_поиск_изображений #векторный_поиск #mashinelearning #поисковые_системы #search_engine #machinelearning

  6. Пароли в открытом доступе: ищем с помощью машинного обучения

    Я больше 10 лет работаю в IT и знаю, что сложнее всего предотвратить риски, связанные с человеческим фактором. Мы разрабатываем самые надежные способы защиты. Но всего один оставленный в открытом доступе пароль сведет все усилия к нулю. А чего только не отыщешь в тикетах Jira, правда? Привет, меня зовут Александр Рахманный, я разработчик в команде информационной безопасности в Lamoda Tech. В этой статье поделюсь опытом, как мы ищем в корпоративных ресурсах чувствительные данные — пароли, токены и строки подключения — используя самописный ML-плагин. Рассказывать о реализации буду по шагам и с подробностями, чтобы вы могли создать такой инструмент у себя, даже если ML для вас — незнакомая технология.

    habr.com/ru/companies/lamoda/a

    #mashinelearning #mashine_learning #ml #mlnet #секреты #пароли