〜機械学習による違反商品検知〜 株式会社メルカリ（以下、メルカリ）は、当社のAIエンジニアによる論文「Auto Content Moderation in C2C e-Commerce」（邦題：CtoCマーケットプレイスにおける機械学習による違反商品検知）が、2020年7月から8月にかけて開催される国際会議「2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (OpML’20)」にて採択されたことをお知らせいたします。 OpMLを主催するUSENIX協会は、約45年の歴史と権威がある団体で、いくつかの研究会から構成されています。OpMLは2019年より開催されている研究会で、機械学習を実世界で運用する際の課題と解決策がテーマになっています。近年、機械学習が研究領域分野だけでなく、さまざまな商用サービスで実運用されているなかで注目分野
GitHub Advisory DatabaseのRSSフィードがなかったの作りました JSON FeedとAtomフィードを出力しています。 基本的にはJSON Feedをメインにしてますが、SlackがJSON FeedをサポートしてなかったのでAtomを追加しました。 RSS Feeds for GitHub Advisory Database GitHub Advisory Databaseは、脆弱性のデータベースでRubyとかGoとかnpmとかRustとか言語ごとの脆弱性が集まっています。また、GitHub自体がセキュリティアドバイザリーの仕組みを持っているので、外部の脆弱性データベースにないものとかもあります。 About GitHub Security Advisories - GitHub Docs JavaScriptだとnpm auditとかはこのデータベースを参照した
These RSS Feeds is a collection of GitHub Advisory Database. Supported Feed types JSON Feed Atom Feed OPML Feeds(All ecosystems): https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/index.opml COMPOSER: https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/composer.json (atom) GO: https://azu.github.io/github-advisory-database-rss/go.json (atom) MAVEN: https://azu.github.io/github-advisory-database-rs
〜機械学習による違反商品検知〜 株式会社メルカリ（以下、メルカリ）は、当社のAIエンジニアによる論文「Auto Content Moderation in C2C e-Commerce」（邦題：CtoCマーケットプレイスにおける機械学習による違反商品検知）が、2020年7月から8月にかけて開催される国際会議「2020 USENIX Conference on Operational Machine Learning (OpML’20)」にて採択されたことをお知らせいたします。 OpMLを主催するUSENIX協会は、約45年の歴史と権威がある団体で、いくつかの研究会から構成されています。OpMLは2019年より開催されている研究会で、機械学習を実世界で運用する際の課題と解決策がテーマになっています。近年、機械学習が研究領域分野だけでなく、さまざまな商用サービスで実運用されているなかで注目分野
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メルカリ、機械学習の実運用に関する国際会議「OpML’20」に論文が採択
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メルカリ、機械学習の実運用に関する国際会議「OpML’20」に論文が採択