По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Эволюция машинного обучения Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов. Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы: Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения. Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни. Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил. Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире. Почему машинное обучение важно? Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков. Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения? Возможности подготовки данных. Алгоритмы - базовый и продвинутый. Автоматизация и итерационные процессы. Масштабируемость. Ансамблевое моделирование. Интересные факты В машинном обучении, цель называется - «ярлык». В статистике, цель называется «зависимой переменной». Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении». Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении». Кто использует машинное обучение? Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами. Финансовые услуги Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества. Правительство Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных. Здравоохранение Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения. Розничная торговля Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов. Нефть и газ Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти. Транспорт Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций. Каковы популярные методы машинного обучения? Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов. Контролируемое обучение Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск. Полуконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере. Неконтролируемое обучение Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных. Усиленное обучение Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику. Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением? Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности. Сбор данных (Data Mining) Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных. Машинное обучение Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон. Глубокое изучение (Deep learning) Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем. Как это работает? Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами. Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя: Нейронные сети Деревья решений Случайные леса Ассоциации и обнаружение последовательности Градиент повышения и расфасовки Опорные векторные машины Отображение ближайшего соседа K-средства кластеризации Самоорганизующиеся карты Методы локальной оптимизации поиска Максимальное ожидание Многомерные адаптивные регрессионные сплайны Байесовские сети Оценка плотности ядра Анализ главных компонентов Сингулярное разложение Смешанные Гауссовские модели Последовательное сопроводительное построение правил Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с: Комплексным качеством данных и их управлением GUI для построения моделей и процессов Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
img
По умолчанию, в дистрибутиве FreePBX Distro большинство лог – файлов Asterisk сконфигурированы на хранение в течение семи дней. Зачастую, пользователи жалуются на технические проблемы (недозвон, короткие гудки, обрыв и так далее) спустя недели, а порой и месяцы. Именно по этой причине, в статье расскажем как настроить хранение лог – файлов на более длительное время и как добавить сжатие для них, чтобы сохранить место на жестких дисках. Настройка За длительность хранения отвечает файл /etc/logrotate.d/asterisk. Давайте откроем его редактором vim и увеличим время хранения по нужным файла до 45 дней: [root@asterisk ~]# vim /etc/logrotate.d/asterisk И для файла /var/log/asterisk/freepbx_dbug меняем параметр rotate с 7 на 45: /var/log/asterisk/freepbx_dbug{ daily missingok rotate 45 //меняем данное значение для увеличения времени хранения в днях; notifempty compress //добавляем параметр compress, для активации сжатия; sharedscripts create 0640 asterisk asterisk } Важно!: С увеличением времени хранения файлов, увеличивается и его объем, занимаемый на жестких дисках сервера. При добавлении параметра compress в конфигурационную секцию, файл будет сжиматься c помощью утилиты компрессии gzip Как можно увидеть в нашем примере, для лог – файла /var/log/asterisk/freepbx_dbug выставлен параметр daily (ежедневно), который регламентирует значение параметра rotate. Это означает, что значение 45 будет интерпретировано днями. Если вы хотите указывать значение параметра rotate в месяцах, то укажите здесь вместо daily monthly (ежемесячно). По завершению настроек сохраните их нажатием :x! + Enter - изменения вступят в силу.
img
Сейчас все большие и больше людей начинают работать из дома на своих корпоративных или личных устройствах. И часто таким сотрудникам нужен доступ в корпоративную сеть. С помощью Cisco AnyConnect Secure Mobility можно предоставить необходимый удаленный доступ, при этом обеспечив необходимый уровень безопасности. В этой статье мы расскажем как установить Cisco AnyConnect и как с его помощью подключиться к VPN. Обзор Cisco AnyConnect Cisco AnyConnect это VPN клиент (который является развитием Cisco VPN Client), позволяющий вам устанавливать защитное подключение к корпоративной сети. Cisco AnyConnect включает в себя такие функции, как удаленный доступ, контроль состояния, функции веб-безопасности и защита в роуминге. Клиент доступен на огромном количестве платформ: Windows macOS Linux iOS Android Windows Phone/Mobile BlackBerry ChromeOS Интересная особенность AnyConnect заключается в том, что это модульный программный продукт. Он не только обеспечивает VPN-доступ через Secure Sockets Layer (SSL) и IPsec IKEv2, но также обеспечивает повышенную безопасность с помощью различных встроенных модулей. Помимо VPN-подключения, основные преимущества AnyConnect включают безопасность конечных точек для предприятий, телеметрию, веб-безопасность, управление доступом к сети и так далее. Установка Cisco AnyConnect Загрузите последнюю версию Cisco AnyConnect. Обратите внимание, что вам нужно иметь активную подписку AnyConnect Apex, Plus или VPN Only с Cisco для загрузки последней версии программного обеспечения клиента AnyConnect VPN. Просто войдите в систему, используя свой идентификатор Cisco и пароль, и вы сможете загрузить программное обеспечение без проблем. Если вы являетесь пользователем Windows 10, вы можете легко загрузить VPN-клиент Cisco AnyConnect из Магазина Windows. Существует никаких ограничений на загрузку, и это бесплатно. Для обычных конечных пользователей чаще всего установочные файлы предоставляют администраторы, поэтому для них нет необходимости скачивать их отдельно. Также в большинстве случаев администраторы сами устанавливают AnyConnect на ПК пользователя, поэтому можно перейти сразу к следующему пункту. Версия клиента AnyConnect для Windows поставляется в виде Zip-файла. Вам нужно будет разархивировать все содержимое zip-файла, чтобы запустить установку. Есть два установочных файла, setup.hta и setup.exe. Запуск любого из файлов установки откроет окно выбора установщика: Вы можете выбрать компоненты, которые вы хотите установить с этой версией клиента Cisco VPN. Подключение Cisco AnyConnect Использовать AnyConnect с точки зрения клиента довольно просто. Вам просто нужно запустить AnyConnect, указать URL-адрес сервера, имя пользователя и пароль, и он просто подключится. Мы дадим вам наш пошаговый обзор того, как запустить AnyConnect и отключиться от VPN при необходимости. Убедитесь, что вы успешно установили AnyConnect. Для запуска VPN-клиента выполните следующие действия: Откройте Cisco AnyConnect Secure Mobility Client из меню Пуск Выберите соединение из выпадающего меню. Если это поле пустое, вы должны вручную ввести URL-адрес сервера. В большинстве случаев сетевые администраторы настраивают профиль VPN для пользователей. Таким образом, подключение по умолчанию будет автоматически указано в раскрывающемся меню Нажмите Подключиться или Connect Вам будет предложено ввести имя пользователя и пароль После ввода учетных данных нажмите ОК Как только соединение установлено, AnyConnect автоматически свернет себя в системном трее. Теперь вы можете безопасно просматривать ресурсы в удаленной сети. Весь трафик проходит через VPN-туннель, что означает, что никто не может прочитать информацию, кроме сервера и клиента. Чтобы отключиться от VPN, дважды щелкните значок AnyConnect на панели задач и нажмите кнопку Отключить или Disconnect.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59