Доклады Moscow Python 2018

Как защитить алгоритм машинного обучения от Adversarial-примеров
Pylint изнутри. Как он это делает
50 оттенков celery
Мастер-класс "Эффективная Selenium-инфраструктура"
Интерактивный и холиварный доклад про линтеры
Создание DSL-компиляторов на Python
Эффективное использование Jupyter и PySpark на Hadoop для анализа больших данных
High Performance Data Processing in Python / Donald Whyte (Engineers Gate)
Как выкинуть из проекта C++ код, чтобы за это ничего не было
#Python@bookflow
#курсы #программирование #Оренбург

Как защитить алгоритм машинного обучения от Adversarial-примеров | Технострим

Комментарии

Комментариев нет.