在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果機(jī)器學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、如何用機(jī)器學(xué)習(xí)治理網(wǎng)絡(luò)安全

網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)量的增加迫使組織不斷監(jiān)控和關(guān)聯(lián)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及其用戶的數(shù)百萬個(gè)外部和內(nèi)部數(shù)據(jù)點(diǎn)。手動(dòng)管理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變得困難。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的用武之地。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)識別網(wǎng)絡(luò)中的某些模式和異常，并預(yù)測海量數(shù)據(jù)集中的威脅。通過自動(dòng)化此類分析，網(wǎng)絡(luò)管理員可以輕松檢測威脅并快速隔離情況，同時(shí)減少人力。

1. 網(wǎng)絡(luò)攻擊識別/預(yù)防

網(wǎng)絡(luò)行為是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用于異常檢測的重要參數(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)引擎實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，以識別威脅、未知惡意軟件和違反策略的行為。

如果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為在預(yù)定義的行為范圍內(nèi)，則接受網(wǎng)絡(luò)事務(wù)，否則會(huì)在系統(tǒng)中觸發(fā)警報(bào)。這可用于防止多種攻擊，如 DoS、DDoS 和 Probe。

2. 網(wǎng)絡(luò)釣魚防護(hù)

誘騙某人點(diǎn)擊看似合法的惡意鏈接，然后試圖突破計(jì)算機(jī)的防御系統(tǒng)非常容易。機(jī)器學(xué)習(xí)有助于預(yù)測可疑網(wǎng)站，以幫助防止人們連接到惡意網(wǎng)站。

例如，文本分類器機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以讀取和理解 URL，并首先識別這些欺騙性網(wǎng)絡(luò)釣魚 URL。這將為最終用戶創(chuàng)造更安全的瀏覽體驗(yàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的集成不僅限于上述用例?？梢栽谑褂肕L進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域開發(fā)解決方案，通過從網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的角度闡明機(jī)會(huì)和研究來解決未解決的問題。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域中存在哪些瓶頸

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對的一系列問題。機(jī)器學(xué)習(xí)通過計(jì)算機(jī)算法會(huì)不斷進(jìn)行訓(xùn)練，從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關(guān)性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出最佳決策和預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來改善自身的能力，獲得的數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確性會(huì)越高。

在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能支撐下的分支深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能的子類目，其中通過采用深度學(xué)習(xí)的算法計(jì)算數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，做出預(yù)測的準(zhǔn)確率和人工判斷相差無幾。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在工業(yè)視覺檢測機(jī)器人上，可大幅提升作業(yè)性能，并實(shí)現(xiàn)制造流程的自動(dòng)化利無人化。

機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域中也存在瓶頸，主要有以下幾個(gè)方面。

1、訓(xùn)練算法數(shù)據(jù)的質(zhì)量

深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)量不良品與良品的數(shù)據(jù)訓(xùn)練效果，標(biāo)注數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)的質(zhì)量、歸一化方法、分布等對模型的效果影響較大。例如，如果數(shù)據(jù)量太多時(shí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多效果越精準(zhǔn)，那么就需要較高的計(jì)算能力和計(jì)算成本。如果數(shù)據(jù)量太少時(shí)，模型的預(yù)測能力一般較差。

2、工程師調(diào)試經(jīng)驗(yàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)算法和方法具有一定的門檻，在對原理不清楚的情況下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，難以取得理想的效果，所以要求工程師不僅具有工程實(shí)現(xiàn)的能力，還需具備線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等婁學(xué)基礎(chǔ)，并理解數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的常見算法。

3、計(jì)算能力

由于在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中需要不斷調(diào)參，甚至重新設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所以訓(xùn)練周期一般要幾周甚至數(shù)月，并且隨著模型復(fù)雜度增加，對計(jì)算資源(GPU)要求更高，一般模型越大應(yīng)用時(shí)效率越低。

4、機(jī)器學(xué)習(xí)的不可解釋性

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)模型在解釋模型中參數(shù)方面較差，如果在工業(yè)應(yīng)用中除了對結(jié)果看重外還要求解釋學(xué)習(xí)過程，這比較難實(shí)現(xiàn)。此外，深度學(xué)習(xí)對于數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求較高，如果存在缺失值等問題，會(huì)有較大誤差。

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