Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko

  • Yandex for ML
  • 2015-10-23
  • 206
Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko
ЯндексYandexMachine LearningProspects and ApplicationsШАДSHADBots FilteringCrowd-Sourcing
  • ok logo

Скачать Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Bots Filtering in Crowd-Sourcing - Dr. Andrey Mishchenko

Yandex School of Data Analysis Conference
Machine Learning: Prospects and Applications

https://yandexdataschool.com/conference

Toloka https://toloka.yandex.com/ is a Yandex crowd-sourcing platform,
a kind of Russian version of the Amazon Mechanical Turk. It offers
some payment for performing simple tasks and thus suffers from bots
trying to replace the human workers and cheat the system.

This report covers our experience of dealing with this problem. Embedding
the tasks with known answers (honeypots) may be used as the simplest
method of bot detection. But an elaborated machine learned model
is likely to do better so we focus on a high-tech solution. The general
approach is that we define a probabilistic model of worker behaviour and
optimize its parameters by a slightly modified EM algorithm. As an output
we simultaneously receive the aggregated labels for the tasks and the
worker’s performance ranking.

The report includes the description of the models variety that we considered
as well as the internals of the implementation. In particular, it
presents a framework for an automated derivatives evaluation used for
gradient descent. We also suggest some hints on the methodology of the
research process and quality measurement.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]