Публикаций: 3
Исследователь из arXiv предложил формализовать предвзятость в ML-моделях через теорию симметрий из физики. Если убрать чувствительный атрибут — пол, расу — а модель всё равно меняет решение, она несправедлива. Это можно исправить регуляризацией без каузальных графов.
Федеративное обучение позволяет обучать модели на данных, которые физически нельзя собрать в одном месте — медицина, банки, госсектор. Разбираем, как сравнить FedAvg и FedProx на реальном неоднородном датасете с помощью NVIDIA FLARE.
15 мая AvitoTech открывает двери для DS- и ML-продактов: закрытый офлайн-митап без записи и трансляции, где специалисты Авито и Яндекса разберут реальные инциденты продакшн-моделей — от сломанной модерации до неожиданных ответов чат-бота.