Guest
Необходимость детектировать данные, которые отличаются от тех, на которых обучалась модель, возникает во многих прикладных задачах ML. Например, лицевая биометрия или распознавание документов. В последние годы вышло много интересных работ по OOD detection. В своем докладе Станислав рассказал о: — постановке задачи OOD detection и ее особенностях; — ключевых идеях в OOD detection; — open-source бенчмарки, которые используют последние статьи. А также разобрал последние актуальные статьи для задач classification и metric learning и объяснил, как оценивать качество OOD detection. Дайджесты, статьи и анонсы митапов: Блог на Хабре: Наши вакансии:
