Comprendere e gestire le debolezze delle soluzioni di Deep Learning, sempre più popolari, è essenziale per trarne pienamente vantaggio, senza subire le gravi conseguenze di eventuali attacchi informatici. Ma quali sono le principali tipologie di attacchi? Come avvengono e com’è possibile attenuarne gli effetti?
Ne parla il 15 marzo alle 18.30 Federico Ungolo, AI Specialist in NTT DATA, nel meetup organizzato dalla Community Democratize A.I. in collaborazione con Talent Garden Cosenza e Italian Association for Machine Learning.
L’incontro, dal titolo Machine Learning Under Attack!, è dedicato al tema della sicurezza dei sistemi di Machine Learning con focus specifico sul Deep Learning. Approfondisce l’importanza del training dei modelli per renderli più robusti contro gli attacchi, descrivendo il compromesso da raggiungere tra le performance del modello e la sicurezza ottenuta.
Per registrarsi:
Machine Learning Under Attack!
15 marzo, h 18.30
Ne parla il 15 marzo alle 18.30 Federico Ungolo, AI Specialist in NTT DATA, nel meetup organizzato dalla Community Democratize A.I. in collaborazione con Talent Garden Cosenza e Italian Association for Machine Learning.
L’incontro, dal titolo Machine Learning Under Attack!, è dedicato al tema della sicurezza dei sistemi di Machine Learning con focus specifico sul Deep Learning. Approfondisce l’importanza del training dei modelli per renderli più robusti contro gli attacchi, descrivendo il compromesso da raggiungere tra le performance del modello e la sicurezza ottenuta.
Per registrarsi:
Machine Learning Under Attack!
15 marzo, h 18.30