Najważniejsze wnioski
- Uczenie maszynowe stanowi poddziedzinę sztucznej inteligencji (AI). Krótko mówiąc, pozwala systemom poprawiać wydajność poprzez uczenie się na podstawie doświadczeń i danych.
- Uczenie maszynowe (ML) polega na tworzeniu algorytmów, które umożliwiają maszynom uczenie się na podstawie doświadczeń. Sztuczna inteligencja skupia się na tworzeniu inteligentnych maszyn, podczas gdy uczenie maszynowe stanowi siłę napędową procesu uczenia tych maszyn na podstawie danych.
- Malwarebytes uczenie maszynowe do wykrywania złośliwego oprogramowania, które nigdy wcześniej nie pojawiło się w środowisku naturalnym, w tym zagrożeń typu zero-day.
- Wykrywanie anomalii oparte na uczeniu maszynowym pozwala identyfikować podejrzane zachowania poprzez rozpoznawanie wzorców odbiegających od normy.
- Uczenie głębokie jest jedną z najbardziej zaawansowanych form uczenia maszynowego, która napędza nowe rozwiązania w wielu branżach, w tym w dziedzinie cyberbezpieczeństwa.
Czym dokładnie jest uczenie maszynowe (z przykładami)?
Więc czym dokładnie jest uczenie maszynowe (ML) i dlaczego jest tak ważne? Cóż, ML to zastosowanie AI i gałąź informatyki, która pozwala systemom uczyć się na podstawie doświadczeń, danych i algorytmów, aby poprawić dokładność. Co ciekawe, deweloperzy nie muszą wyraźnie programować maszyn, aby korzystać z ML - komputery mogą uczyć się same bez ingerencji człowieka.
Współczesna technologia, taka jak chatboty, wirtualni asystenci, proaktywne oprogramowanie antywirusowe i więcej, polegają w dużym stopniu na uczeniu maszynowym. Na przykład, pojazdy autonomiczne korzystają z wielu algorytmów ML opartych na modelach uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aby zdecydować, jakie działania podjąć, aby prowadzić równie dobrze lub lepiej niż ludzie.
Podobnie, cyberbezpieczeństwo dla firm, takie jak Endpoint Detection and Response (EDR), może korzystać z uczenia maszynowego, aby wykrywać nieznane złośliwe oprogramowanie i odnajdywać nieznane zagrożenia typu „zero-day” poprzez identyfikację złośliwych wzorców. To tylko wierzchołek góry lodowej w odniesieniu do wpływu uczenia maszynowego na cyberbezpieczeństwo w przyszłości.
ML i AI umożliwiają również komunikację między maszynami bez ingerencji człowieka. Takie machine-to-machine (M2M) aplikacje mogą pomóc w zarządzaniu łańcuchem dostaw lub magazynem, efektywnie śledząc i monitorując zapasy. Podobnie, aplikacje M2M pomagają firmom energetycznym precyzyjniej zarządzać dostawami, przesyłając dane zbiorów z źródeł energii odnawialnej do zdalnych komputerów do analizy.
Jakie są popularne metody uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe nadzorowane
Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu algorytmów z wykorzystaniem oznaczonych zbiorów danych pod nadzorem nadzorcy. Dane nadzorowane są bardziej powszechne niż inne metody uczenia się, ponieważ mogą być bardziej wydajne. Przykładem tego typu uczenia maszynowego jest sytuacja, w której algorytmy mogą klasyfikować spam w skrzynce odbiorczej.
Uczenie maszynowe nienadzorowane
Uczenie nienadzorowane to metoda, w której algorytm pracuje z nieoznaczonymi danymi bez nadzoru. Musi samodzielnie określić, jak przetworzyć informacje. Badacze mogą używać uczenia nienadzorowanego do znajdowania wzorców i grupowania danych w nieoznaczonych zestawach danych bez interwencji. Oczywiście analityk danych nadal może potrzebować zweryfikować rekomendacje uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe półnadzorowane
Uczenie półnadzorowane znajduje równowagę pomiędzy uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym, trenując algorytmy za pomocą oznaczonych i nieoznaczonych danych. Zazwyczaj objętość oznaczonych danych jest mniejsza, podczas gdy objętość danych nieoznaczonych jest znacznie większa. Zastosowanie uczenia półnadzorowanego może mieć miejsce w szpitalu, gdzie radiolog oznacza niewielką liczbę skanów chorób, aby pomóc maszynom dokładniej wyodrębniać istotne informacje z większej ilości danych.
Uczenie maszynowe wzmacniające
Uczenie wzmacniające przypomina uczenie nadzorowane, z tą różnicą, że algorytm uczy się poprzez próby i błędy oraz opóźnione nagrody zamiast przykładowych danych. Na przykład autonomiczny pojazd może uczyć się poprzez błędy w środowisku szkoleniowym, jakie decyzje są niepożądane. Podobnie system opieki zdrowotnej może go używać do określania optymalnych polityk na podstawie wcześniejszych doświadczeń.