#автоэнкодеры — Public Fediverse posts

Разреженные автоэнкодеры и интерпретируемость нейросетей

На заре развития искусственного интеллекта исследователи часто могли проследить логику процесса принятия решений моделью, но с появлением deep learning и, в частности, с выходом AlexNet в 2012 году, эта прозрачность начала исчезать. Прорывная производительность AlexNet в распознавании изображений ознаменовала не только технологический скачок, но и поворотный момент, когда сложность нейронных сетей опередила нашу способность понимать процессы, происходящие внутри. Успех модели, обусловленный миллионами параметров и слоями вычислительных блоков, положил начало эпохе, когда акцент был смещен в сторону максимизации производительности, зачастую в ущерб интерпретируемости. Сегодня эта проблема только усугубилась, поскольку нейронные сети стали еще больше и сложнее. Эти модели работают как «черные ящики», принимая решения, причины которых практически невозможно расшифровать. Давайте поговорим о том, как вообще исследователи в области ии пытаются решить растущую проблему интерпретируемости моделей, в частности, поговорим о разреженных автоэнкодерах Anthropic.

https://habr.com/ru/articles/839154/

#нейросети #llm #автоэнкодеры

СТОП фейковым отзывам и рейтингам. Применение машинного обучения в борьбе с фродом рейтинга и отзывов товаров в ритейле

Приветствуем читателей Хабра! Мы, команда дата-сайентистов и дата-аналитиков компании «ДатаЛаб»* (ГК «Автомакон»), продолжаем рассказывать о насущных проблемах ML-разработки, делимся подходами к их решению и рассуждаем на актуальные темы. В данной статье мы рассмотрим технические методы применения ML для борьбы с фродом в рейтингах и отзывах товаров в ритейле.

https://habr.com/ru/companies/automacon/articles/816363/

#автомакон #даталаб #машинное+обучение #машинное_обучение #ml #антифрод #автоэнкодеры #nlp #nlp_(natural_language_processing) #nlp_обработка_текста