¿Qué es un uso subestimado del aprendizaje automático?

Posiblemente las dos palabras más aburridas en el idioma inglés (después de la “presentación de PowerPoint”): detección de malware .

Para aquellos que resistieron el impulso de desplazarse después de leer eso, ¡me alegra que hayan tocado o hecho clic en la respuesta! No lo hubiera hecho

El malware (o software malicioso) se define por su intención maliciosa, actuando en contra de los requisitos del usuario. Piensa: como Apple Maps, pero intencional . 😛 Estos incluyen software que rastrea todas las pulsaciones de teclas para encontrar contraseñas, o software que elimina tus archivos por diversión. En 2016, surgió una nueva muestra de malware cada 4,6 segundos.

Las técnicas tradicionales para detectar malware están desapareciendo (“La detección de malware basada en firmas está muerta”). Hay docenas de nuevas empresas de ciberseguridad en estos días. Muéstrame uno de ellos que no tenga las palabras “aprendizaje automático” en su sitio web … ¡Te reto doblemente!

Pero cuando pensamos en “aprendizaje automático”, lo primero que viene a la mente son las aplicaciones “geniales” orientadas al consumidor, como los autos sin conductor, las recomendaciones de Siri y Netflix. La próxima vez, piense en esas aplicaciones aburridas como la seguridad de los datos, la prevención del fraude y la detección de malware. Sí, puede ser como mirar la pintura en seco, pero imagina ver la pintura virtual en seco a través de una de esas geniales gafas de realidad virtual con aprendizaje automático.

El sobreajuste es bastante útil a veces.

Tuve que aprender a tocar el violín por ciertas razones. Como no tenía un maestro, guardé canciones de Youtube y aprendí a tocar de oído.

La trampa obvia de no tener un maestro es que no sabes cuándo estás equivocado. Para evitar eso, construí un modelo RNN simple y lo entrené hasta que se ajustara a la canción que quería aprender. Con eso en la mano, practiqué, grabé e hice que el modelo prediga mi canción. Cada vez que cometía un error, rápidamente me decía que había cometido uno al escupir ENORMES errores.

Se necesitaba un sobreajuste aquí ya que quería aprender esa canción exacta y tenía escasez de datos.

Christine Ha, que es chef ciega ciega y ganadora del Master Chef. Recientemente, cuando estaba viendo sus videos en YouTube, observé que usa Amazon Alexa para configurar el temporizador para cocinar y marinar. Configurar el temporizador puede parecer una tarea muy trivial para nosotros, pero no para las personas con discapacidad.

El uso de Machine Learning para diseñar un sistema inteligente para ayudar a las personas con discapacidad vale la pena.

Una pregunta similar, que fue respondida anteriormente

¿Qué crees que está subestimado en el desarrollo de ML?

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