„Niektóre aspekty machine learning, czyli uczenia maszynowego, przypominają błędne koło. Przykładowo: istnieją modele do wykrywania falsyfikatów, ale im są lepsze – czyli im bliżsi jesteśmy wykrycia każdego falsyfikatu – tym bardziej twórcy tych falsyfikatów będą dążyć do ideału. Tak samo z jest z wykrywaniem oszustw finansowych. Nawet jeśli trenujemy model do zapobiegania takim oszustwom, to trenujemy również oszusta, choćby i nie bezpośrednio. No i ten nasz model wie, jak złodziej działa. A więc może być wykorzystany w złym celu” – o dylematach związanych z uczeniem maszynowym rozmawiamy dziś z wybitnym ekspertem – inżynierem uczenia maszynowego Adamem Rajferem.
na co dzień mieszkająca we Francji studentka Wydziału Mechaniki i Energetyki. Wyznawczyni energii nuklearnej. Odbywała praktyki w firmach związanych z inżynierią kosmiczną i energetyką. Fanka najnowszych rozwiązań technologicznych, gadżetów i nauki języków.
My w sieci