Публикации по теме 'gender-equality'
Почему это исследование Deepfakes стало тревожной новостью для женщин во всем мире
Рост синтетических медиа и дипфейков подталкивает нас к важному и тревожному осознанию: наша историческая вера в то, что видео и аудио являются надежными записями реальности, больше несостоятельна , — говорит Джорджио Патрини, основатель амстердамской компании Deeptrace . , компания, работающая в области технологий обнаружения поддельных медиа.
Дипфейки или синтетические медиа, по сути поддельные видео, в которых используются лица и выражения, взятые с реальных людей, за последние..
Когда мужчины по умолчанию
Технология: машинное обучение
Когда мужчины по умолчанию
Что мы можем узнать из предубеждений Википедии
Вы когда-нибудь задумывались, как выглядит известный человек? Или почему девять из девяти известных людей на изображении выше, созданном DALL-E Mini, — мужчины? С тех пор, как Лаура Малви описала мужской взгляд в своем эссе Визуальное удовольствие и повествовательное кино , мы использовали эту линзу, чтобы лучше понять, как женщины изображаются (или не изображаются) в..
Под взглядом машины
Технология и гендер
Под взглядом машины
Как выглядит женщина?
После многих лет тщетных поисков Андра Кей , основатель Женщины в робототехнике , решила подсчитать, сколько изображений Google выдал по запросу женщина, строящая робота . Google не только выдал больше изображений женщин-роботов, чем роботов-строителей, поисковая система выдала больше изображений детей, строящих роботов, мужчин, создающих роботов, и даже просто мужчин-роботов.
Робот София, или бот ScarJo, или..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..