Как бы слабо ни была развита сегодня дисциплина обеспечения безопасности систем машинного обучения, благодаря достижениям исследователей ситуация исправится. И когда это произойдет, то самым слабым звеном в безопасности систем машинного обучения, как и в криптографии, окажется программное обеспечение, используемое для поддержки их работы.
Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.
Контент — главный элемент информационно-центричной модели сети. Его можно кэшировать и перераспределять в рамках такой сети. Внедрение этой модели в крупномасштабной беспроводной сети Интернета вещей, с одной стороны, позволило бы существенно повысить ее эффективность, а с другой — оставило бы за бортом многие традиционные решения для безопасности. Однако на этом пути остается еще много проблем обеспечения безопасности и приватности.
Технологические компании быстрее других внедряют прогрессивные методы дистанционной работы, и это радикально меняет труд их сотрудников и методы работы кадровых служб.
Многие производители масок ищут способы сделать их более удобными, не снижая уровня защиты.
Новый чип, разработка которого заняла пять лет, будет изготавливаться на заводах Samsung по технологическому процессу на 7 нм.
В период самоизоляции резко возрос спрос общества на сервисы, связанные с проявлением социальной ответственности. Организации, которым удалось их оперативно реализовать, получили значительный бонус к своей репутации. Это касается как одобрения со стороны клиентов, так и лояльности собственных сотрудников, которые вполне способны оценить заботу о себе. Казалось бы, при чем тут анализ данных?
В течение последних нескольких лет спрос на специалистов по машинному обучению и анализу данных стремительно растет. Стань дата-специалистом — и пусть работа ищет тебя, а не ты ее!