Применение алгоритмов машинного обучения в прикладных задачах
Пособие посвящено рассмотрению подходов по применению методов структурного анализа отчетности предприятия и оценки уровня финансовой безопасности предприятия. Описан процесс разработки информационно-аналитической системы обеспечения информационной безопасности предприятия на примере системы фильтрации. Продемонстрирован процесс построения сервиса для анализа инцидентов информационной безопасности в организации.Пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 10.05.04 − Информационно-аналитические системы безопасности (специализация: «Безопасность систем искусственного интеллекта») по курсу «Методы интеллектуального анализа данных» и направлению 10.03.01 − Информационная безопасность (направленность: «Информационно-аналитические системы безопасности») по курсу «Модели и методы инженерии знаний».
Содержание
Содержание книги "Применение алгоритмов машинного обучения в прикладных задачах "
Отрывок из книги
2.1. Основные понятия машинного обучения 19 1. 2. 3. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 2.1. Основные понятия машинного обучения Машинное обучение представляет собой область искусственного ин-теллекта, в которой модели обучаются на основе данных без явного про-граммирования, извлекая закономерности и делая прогнозы или принимая решения на основе ранее невидимой информации. Машинное обучение включает контролируемое (supervised learning), неконтролируемое (unsupervised learning), полуконтролируемое (semi-supervised learning) и обучение с подкреплением (reinforce-ment learning), каждое из которых имеет свои особенности, преимущества и ограничения. Контролируемое обучение основывается на наличии размеченных дан-ных, где каждому входному примеру соответствует правильный выход. Та-кие алгоритмы, как линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов и нейронные сети, активно применяются в задачах классификации и регрессии. Преимуществами данного подхода являются высокая точность при наличии качественной обучающей выборки и интерпретируемость не-которых моделей, однако он требует большого объема размеченных данных и подвержен переобучению. Неконтролируемое обучение, напротив, работает с неразмеченными данными и направлено на выявление скрытых структур или закономерно-стей в них. Кластеризация, снижение размерности и выявление аномалий – типичные задачи для алгоритмов, таких как k-средних, иерархическая кла-стеризация и автоэнкодеры. Этот подход особенно полезен, когда размечен-ные данные недоступны, однако он требует более сложной интерпретации результатов и подвержен неопределенности в выборе числа кластеров или скрытых факторов. Обучение с подкреплением основывается на взаимодействии агента с окружающей средой и получении вознаграждений за принятые действ- ия. Используя концепцию процессов принятия решений Маркова (MDP),
Целых А. Н. другие книги автора
С книгой "Применение алгоритмов машинного обучения в прикладных задачах" читают
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Применение алгоритмов машинного обучения в прикладных задачах (автор Александр Целых, Эдуард Котов)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку