Что такое интерпретируемость машинного обучения?
Насколько интерпретируемость важна для машинного обучения? Зачем она вообще нужна? Для чего она в информационной безопасности?
Меня эти вопросы начали интересуют уже около полугода, и в фоновом режиме я собирал источники, читал исследования, и искал применимость этого направления для ИБ.
Я Борис Захир, автор канала «Борис_ь с ml», где рассказываю про синергию машинного обучения и информационной безопасности. В этой статье я расскажу, что такое интерпретируемость и насколько для ее применения готова документная и нормативная база за рубежом и в России, а также предоставлю вам список ссылок по найденной мною теории и практике за эти полгода по теме XAI (eXplainable AI).
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Редакция Spark.ru: Всемирная история торговли в стиле Сатирикона: часть 14. «Русская Аляска»
- Под другим углом: 3 сентября в Москве состоится Hybrid Conf'25
- Spark_news: В России готовится к выходу серия конструкторов, созданных по мотивам популярного мультфильма «Смешарики»
- Appbooster: «В ASO нет точных формул»: можно ли заранее просчитать результат оптимизации?
- SIEM. Часть 2. Технический разбор KUMA, Радар, UserGate и других
- Как правильно обезличить ПДн
- Как мы делаем SOC as a service: привлекаем большие данные и собственный SIEM на помощь клиентам
- Хроники целевых атак в 1 полугодии 2025: аналитика, факты и рекомендации
- Августовский «В тренде VM»: уязвимости в Microsoft Windows и SharePoint
- Пентест на автопилоте: что доверить роботам, а что — нет?