MLUGS

Protokoll

Vorstellungsrunde

• Andreas, Software-Entwickler, AX-Semantics
• David, Digital-Analytics-Consultant, Diconium
• Thomas, Data-Scientist, AP Sensing
• Florian, Leitet Inteligente Systeme, Kärcher
• Silvana, Data-Scientist, Breuninger
• Abdul, Data-Scientist, Daimler
• Julian, Cloud-Architect, Nordcloud
• Kai, privat
• Sasha, Consultant, Adweco
• Wilhelm, Software-Engineer, privat
• Andreas, Software-Entwickler, WGV
• Jens, Data-Scientist, AKKA

• Alex, Bosch

• 2 Nachzügler

Alessandro: Hippocampal-based learning

• aktuelle verfahren sind sehr weit weg von general-AI
• genetischer algorithmus als ersatz für back-propagation
• feature trainieren, die stabiler sind (i.e. zwei werte werden durch ein feature unterschieden und durch ein anderes nicht unterschieden)

Tin: machine learning and security

https://www.amazon.de/Machine-Learning-Security-Protecting-Algorithms/dp/1491979909

• webseite zum buch: https://mlsec.net/
• hands-on-buch
• setzt python und DL-Grundlagen voraus

• code zum buch: https://github.com/oreilly-mlsec/book-resources

• anomaly detection: novelty detection oder outlier detection

• beispiele mit OneClassSVMs und IsolationForest

• adversarial machine learning

• paper zum thema: https://arxiv.org/abs/1602.02697

• beispiele mit MLPClassifier

• code von Tin zum Vortrag: https://github.com/tvotan/MLUGS_ml_and_security

next

• Date: 2020-01-21

• Themen

  • Jens: alibi und tf-explain
  • Tin: Demo streamlit.io