❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_37
🔠Вопрос_37: Каково значение гаммы и регуляризации в SVM?
✔️Ответ:
Гамма в SVM отвечает за ширину радиальной базисной функции (RBF), которая используется для преобразования признакового пространства. Более высокое значение гаммы приводит к более сложной модели, которая может более точно разделить данные в исходном пространстве, но может страдать от переобучения. Снижение значения гаммы позволяет модели быть более гибкой и генерализировать лучше, но может ухудшить точность классификации.
Регуляризация в SVM контролирует баланс между уменьшением ошибки обучения и сложностью модели. Чем больше значение регуляризации, тем более простая модель, что может помочь в избежании переобучения. Уменьшение значения регуляризации позволяет модели быть более сложной и точной на обучающих данных, но также может привести к переобучению.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_37: Каково значение гаммы и регуляризации в SVM?
✔️Ответ:
Гамма в SVM отвечает за ширину радиальной базисной функции (RBF), которая используется для преобразования признакового пространства. Более высокое значение гаммы приводит к более сложной модели, которая может более точно разделить данные в исходном пространстве, но может страдать от переобучения. Снижение значения гаммы позволяет модели быть более гибкой и генерализировать лучше, но может ухудшить точность классификации.
Регуляризация в SVM контролирует баланс между уменьшением ошибки обучения и сложностью модели. Чем больше значение регуляризации, тем более простая модель, что может помочь в избежании переобучения. Уменьшение значения регуляризации позволяет модели быть более сложной и точной на обучающих данных, но также может привести к переобучению.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_38
🔠Вопрос_38: В чем разница между порождающей и дискриминативной моделями?
✔️Ответ:
Генеративная модель моделирует совместное распределение вероятностей входных данных и меток классов. Она пытается понять, каким образом данные были сгенерированы, и генерирует новые примеры данных, а также метки классов для этих данных. Генеративная модель может использоваться для генерации новых данных, классификации данных и оценки плотности распределения данных.
Дискриминативная модель, на другой стороне, моделирует прямое отображение между входными данными и метками классов. Она фокусируется на том, какие признаки в данных отличают один класс от других. Дискриминативная модель используется для классификации данных и оценки вероятности принадлежности к определенному классу.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_38: В чем разница между порождающей и дискриминативной моделями?
✔️Ответ:
Генеративная модель моделирует совместное распределение вероятностей входных данных и меток классов. Она пытается понять, каким образом данные были сгенерированы, и генерирует новые примеры данных, а также метки классов для этих данных. Генеративная модель может использоваться для генерации новых данных, классификации данных и оценки плотности распределения данных.
Дискриминативная модель, на другой стороне, моделирует прямое отображение между входными данными и метками классов. Она фокусируется на том, какие признаки в данных отличают один класс от других. Дискриминативная модель используется для классификации данных и оценки вероятности принадлежности к определенному классу.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_31
🔠Q31: Что такое XSS и SSRF ?
✔️Ответ:
XSS - это атака, при которой злоумышленник внедряет вредоносный скрипт на веб-страницу, которая потом выполняется в браузере пользователей. Это позволяет злоумышленнику перехватывать данные пользователя, модифицировать содержимое страницы, или выполнять действия от имени пользователя.
SSRF - это атака, при которой злоумышленник заставляет уязвимое приложение отправлять запросы на внутренние сетевые адреса или внешние ресурсы, включая конфиденциальную информацию. Это может привести к компрометации системы, обходу ее защиты или раскрытию конфиденциальных данных.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account
🔠Q31: Что такое XSS и SSRF ?
✔️Ответ:
XSS - это атака, при которой злоумышленник внедряет вредоносный скрипт на веб-страницу, которая потом выполняется в браузере пользователей. Это позволяет злоумышленнику перехватывать данные пользователя, модифицировать содержимое страницы, или выполнять действия от имени пользователя.
SSRF - это атака, при которой злоумышленник заставляет уязвимое приложение отправлять запросы на внутренние сетевые адреса или внешние ресурсы, включая конфиденциальную информацию. Это может привести к компрометации системы, обходу ее защиты или раскрытию конфиденциальных данных.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_31
🔠Q31: Что такое OWASP ZAP ?
✔️Ответ:
OWASP ZAP (Zed Attack Proxy) - это инструмент для тестирования безопасности веб-приложений с открытым исходным кодом. ZAP предоставляет возможности сканирования и анализа уязвимостей веб-приложений, включая нахождение уязвимостей XSS (межсайтового скриптинга), SQL-инъекций, уязвимостей безопасности авторизации и многое другое. ZAP позволяет обнаружить и исследовать потенциальные проблемы безопасности, помогая девелоперам и тестировщикам улучшить безопасность своих веб-приложений.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account
🔠Q31: Что такое OWASP ZAP ?
✔️Ответ:
OWASP ZAP (Zed Attack Proxy) - это инструмент для тестирования безопасности веб-приложений с открытым исходным кодом. ZAP предоставляет возможности сканирования и анализа уязвимостей веб-приложений, включая нахождение уязвимостей XSS (межсайтового скриптинга), SQL-инъекций, уязвимостей безопасности авторизации и многое другое. ZAP позволяет обнаружить и исследовать потенциальные проблемы безопасности, помогая девелоперам и тестировщикам улучшить безопасность своих веб-приложений.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_39
🔠Вопрос_39: Что такое гиперпараметры и чем они отличаются от параметров?
✔️Ответ:
Гиперпараметры - это настройки модели, которые определяют ее структуру и поведение в процессе обучения. Они не настраиваются напрямую в процессе обучения и задаются вручную перед началом обучения модели. Примерами гиперпараметров могут быть количество скрытых слоев нейронной сети, количество нейронов в каждом слое, скорость обучения и количество эпох обучения.
Параметры, с другой стороны, являются внутренними характеристиками модели, которые модель настраивает во время обучения на тренировочных данных. Они определяют веса и смещения в нейронной сети или другие внутренние переменные модели.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_39: Что такое гиперпараметры и чем они отличаются от параметров?
✔️Ответ:
Гиперпараметры - это настройки модели, которые определяют ее структуру и поведение в процессе обучения. Они не настраиваются напрямую в процессе обучения и задаются вручную перед началом обучения модели. Примерами гиперпараметров могут быть количество скрытых слоев нейронной сети, количество нейронов в каждом слое, скорость обучения и количество эпох обучения.
Параметры, с другой стороны, являются внутренними характеристиками модели, которые модель настраивает во время обучения на тренировочных данных. Они определяют веса и смещения в нейронной сети или другие внутренние переменные модели.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_40
🔠Вопрос_40: Что такое Bag-of-words ?
✔️Ответ:
Bag-of-words (мешок слов) - это модель представления текстовых данных, используемая в обработке естественного языка. Она предполагает, что содержимое документа представляется в виде набора слов, игнорируя грамматическую информацию и порядок слов. В этой модели каждое слово в документе рассматривается отдельно и создается словарь, содержащий все уникальные слова из всех документов. Затем каждый документ представляется в виде вектора, где каждая компонента вектора представляет наличие или отсутствие определенного слова в данном документе. Bag-of-words широко используется в задачах анализа текстов, классификации документов, поиска информации и многих других областях.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_40: Что такое Bag-of-words ?
✔️Ответ:
Bag-of-words (мешок слов) - это модель представления текстовых данных, используемая в обработке естественного языка. Она предполагает, что содержимое документа представляется в виде набора слов, игнорируя грамматическую информацию и порядок слов. В этой модели каждое слово в документе рассматривается отдельно и создается словарь, содержащий все уникальные слова из всех документов. Затем каждый документ представляется в виде вектора, где каждая компонента вектора представляет наличие или отсутствие определенного слова в данном документе. Bag-of-words широко используется в задачах анализа текстов, классификации документов, поиска информации и многих других областях.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_41
🔠Вопрос_41: Что такое Bag-of-NGrams?
✔️Ответ:
Bag-of-ngrams (сумка n-грамм) - это модель представления текста, используемая в обработке естественного языка. Она представляет текстовый документ как набор всех возможных n-грамм (последовательностей из n слов) из этого документа. В этой модели порядок слов игнорируется, и каждая n-грамма считается отдельным элементом.
Например, для текста "Кот сидит на коврике" и n=2, его bag-of-ngrams будет содержать следующие элементы: ["Кот сидит", "сидит на", "на коврике"].
Bag-of-ngrams часто применяется для задач классификации текста, когда важно учитывать вхождение определенных слов или фраз в текст, независимо от их порядка.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_41: Что такое Bag-of-NGrams?
✔️Ответ:
Bag-of-ngrams (сумка n-грамм) - это модель представления текста, используемая в обработке естественного языка. Она представляет текстовый документ как набор всех возможных n-грамм (последовательностей из n слов) из этого документа. В этой модели порядок слов игнорируется, и каждая n-грамма считается отдельным элементом.
Например, для текста "Кот сидит на коврике" и n=2, его bag-of-ngrams будет содержать следующие элементы: ["Кот сидит", "сидит на", "на коврике"].
Bag-of-ngrams часто применяется для задач классификации текста, когда важно учитывать вхождение определенных слов или фраз в текст, независимо от их порядка.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_42
🔠Вопрос_42: Что такое TF-IDF?
✔️Ответ:
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) - это статистическая мера, используемая для оценки важности терминов в документах в коллекции или корпусе текстов. TF-IDF комбинирует два компонента: TF, который отражает, насколько часто термин появляется в документе, и IDF, который вычисляет обратную частоту встречаемости термина в коллекции документов.
TF (частота термина) рассчитывается как отношение числа вхождений термина к общему количеству слов в документе. Более высокий TF означает, что термин чаще встречается в документе.
IDF (обратная документная частота) рассчитывается как логарифм отношения общего числа документов к числу документов, содержащих данный термин. IDF позволяет уменьшить вес общих терминов (например, "а", "и", "в"), а повысить вес более редких и информативных терминов.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_42: Что такое TF-IDF?
✔️Ответ:
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) - это статистическая мера, используемая для оценки важности терминов в документах в коллекции или корпусе текстов. TF-IDF комбинирует два компонента: TF, который отражает, насколько часто термин появляется в документе, и IDF, который вычисляет обратную частоту встречаемости термина в коллекции документов.
TF (частота термина) рассчитывается как отношение числа вхождений термина к общему количеству слов в документе. Более высокий TF означает, что термин чаще встречается в документе.
IDF (обратная документная частота) рассчитывается как логарифм отношения общего числа документов к числу документов, содержащих данный термин. IDF позволяет уменьшить вес общих терминов (например, "а", "и", "в"), а повысить вес более редких и информативных терминов.
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_43
🔠Вопрос_43: Что такое BERT?
✔️Ответ:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это метод для предобучения нейронной сети, который был разработан компанией Google. Он использует модель трансформера, которая обеспечивает более эффективное представление текста.
BERT обучается на больших объемах данных, а затем может быть дообучен для выполнения различных задач в области обработки естественного языка, таких как вопросно-ответная система, анализ тональности текста, машинный перевод и другие.
Он позволяет модели более полно учитывать контекст и смысл текста, что делает его более эффективным в решении различных задач. BERT получил широкое распространение и считается одним из ведущих подходов в области NLP (Natural Language Processing).
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_43: Что такое BERT?
✔️Ответ:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это метод для предобучения нейронной сети, который был разработан компанией Google. Он использует модель трансформера, которая обеспечивает более эффективное представление текста.
BERT обучается на больших объемах данных, а затем может быть дообучен для выполнения различных задач в области обработки естественного языка, таких как вопросно-ответная система, анализ тональности текста, машинный перевод и другие.
Он позволяет модели более полно учитывать контекст и смысл текста, что делает его более эффективным в решении различных задач. BERT получил широкое распространение и считается одним из ведущих подходов в области NLP (Natural Language Processing).
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_44
🔠Вопрос_44: Что такое Семантическая сегментация?
Semantic segmentation (семантическая сегментация) - это задача компьютерного зрения, в которой каждый пиксель на изображении классифицируется и присваивается одной или более семантическим категориям или объектам. В отличие от обычной сегментации, где каждый пиксель относится к одному классу, семантическая сегментация обеспечивает детализированную информацию о расположении и классификации различных объектов на изображении. Она широко используется во многих приложениях, таких как автономные автомобили, медицинская диагностика, анализ снимков спутников и т.д. В результате семантической сегментации каждый пиксель принимает участие в образовании объектов на изображении.
https://habr.com/ru/articles/723646/
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_44: Что такое Семантическая сегментация?
Semantic segmentation (семантическая сегментация) - это задача компьютерного зрения, в которой каждый пиксель на изображении классифицируется и присваивается одной или более семантическим категориям или объектам. В отличие от обычной сегментации, где каждый пиксель относится к одному классу, семантическая сегментация обеспечивает детализированную информацию о расположении и классификации различных объектов на изображении. Она широко используется во многих приложениях, таких как автономные автомобили, медицинская диагностика, анализ снимков спутников и т.д. В результате семантической сегментации каждый пиксель принимает участие в образовании объектов на изображении.
https://habr.com/ru/articles/723646/
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_32
🔠Q31: Напишите код для генерации JSON в CSV ?
✔️Ответ:
Import json
if name == ‘main’:
try:
with open('input.json', 'r') as f:
data = json.loads(f.read())
output = ','.join([*data[0]])
for obj in data:
output += f'\n{obj['Name']}, {obj['age']},{obj['birthyear']}'
with open('output.csv', 'w') as f:
f.write(output)
except Exception as ex:
print(f'Error: {str(ex)}')
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #csv #analysis #penetration #testing #json
🔠Q31: Напишите код для генерации JSON в CSV ?
✔️Ответ:
Import json
if name == ‘main’:
try:
with open('input.json', 'r') as f:
data = json.loads(f.read())
output = ','.join([*data[0]])
for obj in data:
output += f'\n{obj['Name']}, {obj['age']},{obj['birthyear']}'
with open('output.csv', 'w') as f:
f.write(output)
except Exception as ex:
print(f'Error: {str(ex)}')
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #csv #analysis #penetration #testing #json
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_45
🔠Вопрос_45: Что такое Procedure aware pretraining?
Procedure aware pretraining (Процедура-ориентированное предварительное обучение) - это метод обучения модели генерации текста, который учитывает структуру и порядок действий в текстах вопросов-ответов. Вместо простого предсказания следующего слова или фразы, модель предварительно обучается с учетом шагов, процедур или алгоритмов, которые обычно присутствуют в задачах, связанных с обработкой естественного языка.
Это позволяет модели лучше понимать возможные шаги для ответа на вопросы и более последовательно генерировать ответы. При использовании принципа "Процедура-ориентированное предварительное обучение" модель получает более структурированный и информативный результат.
https://arxiv.org/pdf/2303.18230.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
🔠Вопрос_45: Что такое Procedure aware pretraining?
Procedure aware pretraining (Процедура-ориентированное предварительное обучение) - это метод обучения модели генерации текста, который учитывает структуру и порядок действий в текстах вопросов-ответов. Вместо простого предсказания следующего слова или фразы, модель предварительно обучается с учетом шагов, процедур или алгоритмов, которые обычно присутствуют в задачах, связанных с обработкой естественного языка.
Это позволяет модели лучше понимать возможные шаги для ответа на вопросы и более последовательно генерировать ответы. При использовании принципа "Процедура-ориентированное предварительное обучение" модель получает более структурированный и информативный результат.
https://arxiv.org/pdf/2303.18230.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #deep #data_science #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_45
🔠Вопрос_45: Что такое Video-node matching?
✔️Ответ:
Video-node matching - это метод в нейросетях, который используется для анализа и сопоставления видео-контента. Он позволяет находить сходства или соответствия между различными видео-фрагментами. Этот метод основывается на представлении видео-контента в виде графа узлов, где каждый узел представляет собой определенное визуальное или семантическое свойство видео (например, объекты, действия, сцены и т.д.). Video-node matching использует алгоритмы обработки графов и нейронные сети для анализа этих узлов и определения степени их схожести или соответствия. Этот подход может быть использован в таких областях, как поиск видео, классификация контента, распознавание действий и другие задачи анализа видео.
https://arxiv.org/pdf/2303.02665.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #model #score
🔠Вопрос_45: Что такое Video-node matching?
✔️Ответ:
Video-node matching - это метод в нейросетях, который используется для анализа и сопоставления видео-контента. Он позволяет находить сходства или соответствия между различными видео-фрагментами. Этот метод основывается на представлении видео-контента в виде графа узлов, где каждый узел представляет собой определенное визуальное или семантическое свойство видео (например, объекты, действия, сцены и т.д.). Video-node matching использует алгоритмы обработки графов и нейронные сети для анализа этих узлов и определения степени их схожести или соответствия. Этот подход может быть использован в таких областях, как поиск видео, классификация контента, распознавание действий и другие задачи анализа видео.
https://arxiv.org/pdf/2303.02665.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #model #score
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_32
🔠Q31: Что такое P2SCP ?
✔️Ответ:
P2SCP (Peer-to-Secure Cloud Protocol) - это протокол безопасной передачи данных между узлами в распределенной системе облачных вычислений. Он разработан для обеспечения защиты и конфиденциальности данных, передаваемых между узлами, используя принципы шифрования и аутентификации. P2SCP позволяет эффективно и безопасно обмениваться данными в облачной среде, минимизируя риски утечки информации или несанкционированного доступа к данным.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #P2SCP #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration
🔠Q31: Что такое P2SCP ?
✔️Ответ:
P2SCP (Peer-to-Secure Cloud Protocol) - это протокол безопасной передачи данных между узлами в распределенной системе облачных вычислений. Он разработан для обеспечения защиты и конфиденциальности данных, передаваемых между узлами, используя принципы шифрования и аутентификации. P2SCP позволяет эффективно и безопасно обмениваться данными в облачной среде, минимизируя риски утечки информации или несанкционированного доступа к данным.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #P2SCP #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_33
🔠Q33: Что такое Metasploit ?
✔️Ответ:
Metasploit - это известный инструмент в области информационной безопасности (ИБ), который применяется для проверки уязвимостей, тестирования на проникновение, эксплуатации и управления удаленными системами. Он предлагает множество функций, включая сканирование сети, анализ уязвимостей, разработку эксплойтов и создание back door. Metasploit является мощным инструментом для проведения тестирования на проникновение и аудита безопасности в целях обнаружения и исправления уязвимостей.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #metasploit #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #scaner
🔠Q33: Что такое Metasploit ?
✔️Ответ:
Metasploit - это известный инструмент в области информационной безопасности (ИБ), который применяется для проверки уязвимостей, тестирования на проникновение, эксплуатации и управления удаленными системами. Он предлагает множество функций, включая сканирование сети, анализ уязвимостей, разработку эксплойтов и создание back door. Metasploit является мощным инструментом для проведения тестирования на проникновение и аудита безопасности в целях обнаружения и исправления уязвимостей.
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #metasploit #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #scaner
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_46
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_47
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_34
🔠Q34: Что такое IAM-конфигурация ?
✔️Ответ:
IAM-конфигурации предоставляют возможность определить и управлять доступом пользователей, групп пользователей и сервисных аккаунтов к ресурсам системы. Однако, неправильная конфигурация IAM может привести к возникновению уязвимостей и потенциальным нарушениям безопасности системы.
https://arxiv.org/pdf/2304.14540.pdf
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #metasploit #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #scaner
🔠Q34: Что такое IAM-конфигурация ?
✔️Ответ:
IAM-конфигурации предоставляют возможность определить и управлять доступом пользователей, групп пользователей и сервисных аккаунтов к ресурсам системы. Однако, неправильная конфигурация IAM может привести к возникновению уязвимостей и потенциальным нарушениям безопасности системы.
https://arxiv.org/pdf/2304.14540.pdf
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #metasploit #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #scaner
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_35
🔠Q35: Что такое Single-pixel diffraction ?
✔️Ответ:
Однопиксельная дифракционная технология представляет собой метод защиты данных путем применения дифракционных оптических элементов на уровне одного пикселя.
Она основана на использовании оптических структур, изменяющие направление и интенсивность светового потока, проходящего через пиксель.
При этом на экране создаются элементы, которые изменяют изображение каждого пикселя. Это позволяет создавать сложные шаблоны, которые не могут быть воспроизведены или распознаны без специальных приемов.
https://arxiv.org/pdf/2303.09764.pdf
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #single #pixel #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #difraction
🔠Q35: Что такое Single-pixel diffraction ?
✔️Ответ:
Однопиксельная дифракционная технология представляет собой метод защиты данных путем применения дифракционных оптических элементов на уровне одного пикселя.
Она основана на использовании оптических структур, изменяющие направление и интенсивность светового потока, проходящего через пиксель.
При этом на экране создаются элементы, которые изменяют изображение каждого пикселя. Это позволяет создавать сложные шаблоны, которые не могут быть воспроизведены или распознаны без специальных приемов.
https://arxiv.org/pdf/2303.09764.pdf
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.
#cyber #single #pixel #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #difraction