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对抗样本的反思:仅仅设置更小的扰动阈值 ε ,或许并不够
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对抗样本的反思 雷锋网AI科技评论编者按:对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大障碍。它们的存在表明模型倾向于依赖不可靠的特征来最大限度的提高性能,如果受到干扰,可能会导致错误分类,带来潜在的灾难性后果。对抗性样本的非正式定义可以认为是,输入被以一种人类难以察觉的方式修改后,机器学习系统会将它们错误分类,而没有修改的原始输入却能被正确分类。下图就说明了这种情况:
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如何让运维不再当落后技术的背锅侠?
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近年来,企业业务规模的急剧上升,导致运维场景的复杂性也呈指数性上升,原本依靠人工经验的运维工作难度也变得更具有挑战性,而基于机器学习的智能运维(AIOps)开始得到企业IT人员的关注。
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一条妙计确保你的AI模型总是有帮助
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雷锋网AI科技评论编者按:当我们在讨论温度的时候,我们不会认为自己扔掉了大量的信息。如果我问某人外面有多热,他们开始列举各种空气粒子的位置和速度来说明,那我会赶紧走开。
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对话索尼机器狗之父:AIBO 原型是机器蟑螂
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今年暑期档,美国观众最喜欢的恐怖角色,鬼娃 Chucky 借道最新的《鬼娃回魂》(Child's Play)大电影回归银幕。和之前众多续集不同的是,新版 Chucky 与时俱进,通过自己家庭智能设备入口的身份,具备了更多蹂躏便当配角的新能力,在血浆飞溅的同时让观众意识到一个完全不遵守阿西莫夫定律的人形机器有多恐怖。
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崛起的东南亚初创生态:退出前景可观
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编者按:本文作者 Golden Gate Ventures(金门创投)的合伙人 Michael Lints , Golden Gate Ventures 是一家位于新加坡的早期风险投资公司,迄今在亚洲 7 个以上的国家投资了 30 多家企业。该公司投资的 互联网和移动初创公司横跨众多行业,包括电子商务、支付、移动应用和 SaaS 平台等, 如在亚洲投资了 Go-Jek , 在美投资了 Stripe 。本文编译已获得 Michael Lints 的授权。

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