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仅花费60美元就能破坏0.01%数据集,AI模型性能显著降低

机器之心报道 编辑:袁铭怿 网络规模的数据集很容易受到低成本的投毒攻击,这种攻击只需要一小部分被破坏的样本就可以使整个模型中毒。 用于训练深度学习模型的数据集已经从数千个精心策划的示例增长到具有数十亿个从互联网自动爬取样本的网络规模数据集。在这种规模下,通过人力管理来确保每个示例的质量是不可行的。到目前为止,这种数量高于质量的权衡是可以接受的,一方面是因为现代神经网络对大量标签噪声具有很强的适应力,另一方面是因为对噪声数据的训练甚至可以提高模型在非分布数据上的效用。 虽然大型深度学习模型对随机噪声具有一定

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百分点推荐引擎——从需求到架构

需求 当下,个性化时代的潮流势不可挡,业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是,人们对推荐该如何来做,也就是推荐技术本身,还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问:“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐,不是一个SQL语句就搞定了吗?”其实不然,推荐技术远远不是这么简单。广义上讲,推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴,这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲,想在推荐技术领域精耕细作,研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下,百

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【案例】如何通过数据挖掘帮助母婴零售店扩大生意

随着中国新一轮的生育高峰期到来,母婴零售店遍地开花,市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度,并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物,以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年,网上购物越来越方便;而线下母婴零售店促销打折不断,竞争异常激烈,留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题: 1.如何去唤醒招募进来的沉默会

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如何通过数据挖掘帮助母婴零售店扩大生意

随着中国新一轮的生育高峰期到来,母婴零售店遍地开花,市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度,并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物,以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年,网上购物越来越方便;而线下母婴零售店促销打折不断,竞争异常激烈,留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题: 1.如何去唤醒招募进来的沉

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