Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям. Читать далее
В общем контексте под утечкой данных часто имеют в виду ситуацию, когда без разрешения или без соблюдения должных мер безопасности кому-то постороннему передают конфиденциальную информацию. В результате нарушается безопасность и конфиденциальность данных. В машинном обучении речь идёт о другой проблеме, когда информация из тестового датасета ошибочно попадает в обучающий. Читать дальше →
Контейнерные технологии, такие как Docker и Kubernetes, стали стандартом для развертывания приложений в облаке. Они обеспечивают изоляцию, переносимость и масштабируемость, но также вносят новые сложности в кибербезопасность. Одна из таких проблем — «дрейф контейнеров»…
Сложность представления данных для глубокого обучения растет с каждым днем. Нейронные сети на основе данных в виде графа (Graph Neural Network, GNN) стали одним из прорывов последних лет. Но почему именно графы набирают все большую популярность в машинном обучении? Конечной целью моего…