DS_INTERVIEW_LIB Telegram 609
Как бы вы разработали систему детекции вредоносного контента в соцсетях?

Начнём с того, что нужно определить типы вредоносного контента, которые мы хотим отслеживать: это могут быть хейтспич, угрозы насилия, кибербуллинг и др. Затем важно понять объём контента, который предстоит анализировать (например, сотни миллионов постов в день), и то, какие языки должны поддерживаться.

Важно организовать сбор данных. Посты пользователей могут быть размечены либо автоматически (через пользовательские жалобы), либо вручную с участием модераторов для более точной оценки.

Одним из главных вызовов является разработка мультимодальной модели. Вредоносный контент может быть представлен в разных форматах: текст, изображения, видео, поэтому необходимо эффективно обрабатывать все эти типы данных. Для этого можно использовать методы раннего и позднего слияния данных: либо объединять данные разных типов сразу для единого предсказания, либо обрабатывать их независимо и затем объединять результаты. Для разработки могут использоваться нейронные сети, такие как модели на основе BERT для текстов и модели CLIP для изображений.

Важной частью системы также является возможность объяснить пользователю, почему его контент был помечен как вредоносный. Кроме того, в процессе онлайн-тестирования и развёртывания системы необходимо следить за её эффективностью через метрики, такие как процент вредоносных постов и количество успешных апелляций.

#машинное_обучение
👍4🥱1



tgoop.com/ds_interview_lib/609
Create:
Last Update:

Как бы вы разработали систему детекции вредоносного контента в соцсетях?

Начнём с того, что нужно определить типы вредоносного контента, которые мы хотим отслеживать: это могут быть хейтспич, угрозы насилия, кибербуллинг и др. Затем важно понять объём контента, который предстоит анализировать (например, сотни миллионов постов в день), и то, какие языки должны поддерживаться.

Важно организовать сбор данных. Посты пользователей могут быть размечены либо автоматически (через пользовательские жалобы), либо вручную с участием модераторов для более точной оценки.

Одним из главных вызовов является разработка мультимодальной модели. Вредоносный контент может быть представлен в разных форматах: текст, изображения, видео, поэтому необходимо эффективно обрабатывать все эти типы данных. Для этого можно использовать методы раннего и позднего слияния данных: либо объединять данные разных типов сразу для единого предсказания, либо обрабатывать их независимо и затем объединять результаты. Для разработки могут использоваться нейронные сети, такие как модели на основе BERT для текстов и модели CLIP для изображений.

Важной частью системы также является возможность объяснить пользователю, почему его контент был помечен как вредоносный. Кроме того, в процессе онлайн-тестирования и развёртывания системы необходимо следить за её эффективностью через метрики, такие как процент вредоносных постов и количество успешных апелляций.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/609

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) In the next window, choose the type of your channel. If you want your channel to be public, you need to develop a link for it. In the screenshot below, it’s ”/catmarketing.” If your selected link is unavailable, you’ll need to suggest another option. Telegram desktop app: In the upper left corner, click the Menu icon (the one with three lines). Select “New Channel” from the drop-down menu. Telegram is a leading cloud-based instant messages platform. It became popular in recent years for its privacy, speed, voice and video quality, and other unmatched features over its main competitor Whatsapp. With the administration mulling over limiting access to doxxing groups, a prominent Telegram doxxing group apparently went on a "revenge spree."
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American