Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как защитить модели от атак в машинном обучении?

✅ Аугментация данных и робастное обучение — добавление случайных шумов в данные для повышения устойчивости модели.
✅ Adversarial Training — специальное обучение модели на данных с атаками, чтобы она их распознавала.
✅ Дифференциальная приватность — техники, предотвращающие утечку информации о тренировочных данных.
✅ Мониторинг аномалий — выявление подозрительных входных данных и реагирование на них.

Библиотека собеса по Data Science

www.tg-me.com/hk/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/868

1.1K viewsMar 6 at 18:00

Как защитить модели от атак в машинном обучении?

✅ Аугментация данных и робастное обучение — добавление случайных шумов в данные для повышения устойчивости модели.
✅ Adversarial Training — специальное обучение модели на данных с атаками, чтобы она их распознавала.
✅ Дифференциальная приватность — техники, предотвращающие утечку информации о тренировочных данных.
✅ Мониторинг аномалий — выявление подозрительных входных данных и реагирование на них.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований