Как бы вы разработали систему детекции вредоносного контента в соцсетях?
Начнём с того, что нужно определить типы вредоносного контента, которые мы хотим отслеживать: это могут быть хейтспич, угрозы насилия, кибербуллинг и др. Затем важно понять объём контента, который предстоит анализировать (например, сотни миллионов постов в день), и то, какие языки должны поддерживаться.
Важно организовать сбор данных. Посты пользователей могут быть размечены либо автоматически (через пользовательские жалобы), либо вручную с участием модераторов для более точной оценки.
Одним из главных вызовов является разработка мультимодальной модели. Вредоносный контент может быть представлен в разных форматах: текст, изображения, видео, поэтому необходимо эффективно обрабатывать все эти типы данных. Для этого можно использовать методы раннего и позднего слияния данных: либо объединять данные разных типов сразу для единого предсказания, либо обрабатывать их независимо и затем объединять результаты. Для разработки могут использоваться нейронные сети, такие как модели на основе BERT для текстов и модели CLIP для изображений.
Важной частью системы также является возможность объяснить пользователю, почему его контент был помечен как вредоносный. Кроме того, в процессе онлайн-тестирования и развёртывания системы необходимо следить за её эффективностью через метрики, такие как процент вредоносных постов и количество успешных апелляций.
Как бы вы разработали систему детекции вредоносного контента в соцсетях?
Начнём с того, что нужно определить типы вредоносного контента, которые мы хотим отслеживать: это могут быть хейтспич, угрозы насилия, кибербуллинг и др. Затем важно понять объём контента, который предстоит анализировать (например, сотни миллионов постов в день), и то, какие языки должны поддерживаться.
Важно организовать сбор данных. Посты пользователей могут быть размечены либо автоматически (через пользовательские жалобы), либо вручную с участием модераторов для более точной оценки.
Одним из главных вызовов является разработка мультимодальной модели. Вредоносный контент может быть представлен в разных форматах: текст, изображения, видео, поэтому необходимо эффективно обрабатывать все эти типы данных. Для этого можно использовать методы раннего и позднего слияния данных: либо объединять данные разных типов сразу для единого предсказания, либо обрабатывать их независимо и затем объединять результаты. Для разработки могут использоваться нейронные сети, такие как модели на основе BERT для текстов и модели CLIP для изображений.
Важной частью системы также является возможность объяснить пользователю, почему его контент был помечен как вредоносный. Кроме того, в процессе онлайн-тестирования и развёртывания системы необходимо следить за её эффективностью через метрики, такие как процент вредоносных постов и количество успешных апелляций.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ye
