Los algoritmos de aprendizaje automático suelen ser vulnerables a ejemplos antagónicos que contienen alteraciones imperceptibles respecto de los homólogos originales, pero son capaces de engañar a los modelos más avanzados. Es útil evaluar o incluso mejorar la robustez de estos modelos mediante la exposición de los ejemplos antagónicos elaborados con malicia.
El resultado final es una aplicación que no funciona. La gente publicará sus malas experiencias en las redes sociales, leerá esos mensajes y se dará cuenta de que no se puede confiar en la aplicación. Esa pérdida de confianza es incluso peor que no tener ninguna aplicación.
La encriptación de Zoom es pésima. En primer lugar, la compañía afirma que ofrece encriptación de extremo a extremo, pero no es así. Únicamente proporciona encriptación de enlace, lo que significa que todo está desencriptado en los servidores de la compañía.
Como con la mayoría de las cosas, la forma de mejorar la escritura de los ensayos es la práctica. Pero, ¿cómo se empieza? Ahora que hemos examinado la estructura de la escritura útil, podemos reformular la pregunta con más precisión. En un principio, ¿qué restricción se puede relajar? La respuesta es, el primer componente, la importancia, es decir, el número de personas que se preocupan por lo que escribes.
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