По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Вы помните из прошлых статей, что BGP был создан для поддержки многих различных протоколов и NLRI непосредственно с момента его возникновения. В результате чего BGP поддерживает такие технологии, как IPV6, MPLS, VPN и многое другое.
Вы будете приятно удивлены тем, что как только вы овладеете основами BGP, которые мы рассмотрели в этом цикле статей, работа с BGP в IPv6 покажется очень простой!
Предыдущие статьи цикла про BGP:
Основы протокола BGP
Построение маршрута протоколом BGP
Формирование соседства в BGP
Оповещения NLRI и политики маршрутизации BGP
Масштабируемость протокола BGP
Видео: Основы BGP за 7 минут
BGP с IPv6
BGP настолько удивительно гибок, что, как обсуждалось ранее в этом цикле статей, можно использовать IPv4 в качестве «несущего» протокола для IPv6 NLRI. В данном случае мы рассматриваем IPv6 как «пассажирский» протокол. Давайте сначала рассмотрим конфигурацию и используем два простых маршрутизатора, как показано на рисунке 1.
Рисунок 1: Простая топология для IPv6 протокола BGP
Пример 1 показывает конфигурацию и проверку такой сети. Обратите внимание, что эта конфигурация требует установки соответствующего адреса следующего прыжка IPv6 для префиксного объявления. Это не требуется при использовании IPv6 как протокола «перевозчика», так и протокола «пассажира».
Пример 1: IPv4 «перевозящий» IPv6 NLRI
ATL#conf t
Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.
ATL( config)#ipv6 unicast-routing
ATL(config)#route-map IPV6NH permit 10
ATL(config-route-map)#set ipv6 next-hop 2001:1212:1212::1
ATL(config-route-map)#exit
ATL(config)#int lo 100
ATL(config-if)#ipv6 address 2001:1111:1111: :/64 eui-64
ATL(config-if )#router bqp 200
ATL(config-router)#neiqhbor 10.10.10.2 remote-as 200
ATL(config-router) #address-family ipv4 unicast
ATL(config-router-af)#neiqhbor 10.10.10.2 activate
ATL(config-router-af)#address-family ipv6 unicast
ATL(config-router-af)#neiqhbor 10.10.10.2 activate
ATL(config-router-af)#neiqhbor 10.10.10.2 route-map IPV6NH out
ATL(config-router-af)#network 2001:1111:1111: :/64
ATL(config-router-af)#end
ATL#
Пример 2 показывает проверку этой конфигурации на ATL 2. Обратите внимание, что поскольку EUI-64 действует на интерфейсе обратной связи ATL, вам нужно будет скопировать полный IPv6-адрес из этого интерфейса, чтобы выполнить тестирование командой ping.
Пример 2: проверка настройки BGP IPv4/IPv6
ATL#show ip bgp ipv6 unicast
ATL2#ping 2001:1111:1111:0:C801:6FF:FEDB:0
Как вы можете догадаться, гораздо более «чистая» конфигурация заключается в использовании IPv6 для передачи информации IPv6 префикса. «Чистая» - это имеется в виду гораздо простая конфигурация. Пример 3 демонстрирует эту конфигурацию. Обратите внимание, что были удалены все IPv4 с устройств, поэтому необходимо установить 32-битный router ID для BGP, поскольку он не может установить его автоматически из интерфейса на устройстве.
Пример 3: проверка настройки BGP IPv4/IPv6
ATL1#conf t
ATL1(config)#router bgp 200
*Jan 9 03:31:21.039: %BGP-4-NORTRID: BGP could not pick a router-id.
Please configure manually.
ATL1(config-router)#bgp router-id 1.1.1.1
ATL1(config-router)#neighbor 2001:1212:1212::2 remote-as 200
ATL1(config-router)#address-family ipv6 unicast
ATL1(config-router-af)#neighbor 2001:1212:1212::2 activate
ATL1(config-router-af)#network 2001:1111:1111::/64
ATL1(config-router-af)#end
ATL1#
Возможно, вам будет интересно проверить соседство BGP после настройки IPv6. Мы очень любим использовать команду show ip bgp summary для проверки настроек в IPv4. Для IPv6 используйте команду show bgp ipv6 unicast summary.
Как вы помните из предыдущей части этой серии статей, существует много замечательных механизмов фильтрации, которые мы можем применить в IPv4 BGP. Замечательная новость заключается в том, что этот же набор методов, доступны и для IPv6. Ментоды включают в себя такие механизмы, как:
Prefix lists
AS Path Filtering
Route maps
Пример 4 показывает пример конфигурации фильтрации с использованием списка префиксов. Обратите внимание, что эта конфигурация действительно не требует от вас повторного изучения каких-либо технологий.
Пример 4: фильтрация префиксов IPv6 в BGP
ATL#conf t
ATL(config)#ipv6 prefix-list MYTEST deny 2001:1111:1111::/64
ATL(config)#ipv6 prefix-list MYTEST permit ::/0 le 128
ATL(config)#router bgp 200
ATL(config-router)#address-family ipv6 unicast
ATL(config-router-af)#neighbor 2001:1212:1212:: 2 prefix-list MYTEST out
ATL(config-router-af)#end
ATL#
ATL#clear ip bgp *
Для присоединения к другим телефонным станциям, в SoftX3000 создаются транковые группы разных типов. Для начала рассмотрим порядок создания SIP-транка, который чаще всего используется для подключения небольших АТС предприятий УПАТС.
Для начала следует определиться с правилами нумерации транков и сопутствующих записей внутри нашей АТС. Например, пусть SIP-транки будут иметь нумерацию с 1 по 100, транки ОКС-7 со 101 п 199. В рамках одного транка все команды и записи удобно будет вести с одним номером, чтобы было проще ориентироваться в настройках позже.
ADD OFC этой командой создаем направление.
Здесь параметры имеют следующее назначение:
Office direction number порядковый номер направления. На этот номер будем ссылаться в других команда и таблицах.
Office direction name название направления. Для удобства идентификации можно указать любое название.
Peer office type тип удаленной станции, может принимать значения:
PBX - УПАТС
СС местная сельская АТС
CMPX местная городская и сельская АТС
NATT междугородная АТС
INTT международная АТС
Peer office level - уровень противоположной станции по отношению к текущей. Значения:
HIGH выше текущей станции
SAME одного уровня
LOW ниже текущей
ADD SRT создаем подмаршрут, который будет привязан непосредственно к транку. Можно создать несколько подмаршрутов и объединить их в один маршрут: при проблемах с первым подмаршрутом в списке станция будет пытаться использовать следующий.
Параметры команды:
Sub-route number порядковый номер подмаршрута. Можно установить любой свободный номер, но предпочтительнее, чтобы он совпадал с номером OFC, заданный в предыдущей команде.
Office direction number номер OFC, который задан в предыдущей команде.
Sub-route name название подмаршрута любое удобное название.
ADD RT создаем маршрут, в котором указываем один или несколько подмаршрутов, созданных предыдущей командой. Если указано несколько подмаршрутов, станция будет пытаться использовать первый в списке, если он не доступен, то следующий по списку.
Параметры команды:
Route number порядковый номер маршрута. Любое число, но, по договоренности, устанавливаем то же значение, что и в командах ранее.
Route name произвольное название.
1 st sub-route первый подмаршрут. Указываем номер подмаршрута, созданного в предыдущей команде.
Остальные параметры необходимы, если создано несколько подмаршрутов и необходимо настроить параметры выбора между ними.
ADD RTANA правило выбора маршрута. Эта таблица определяет по какому маршруту будет направлен вызов, основываясь на многочисленных параметрах вызова, среди которых: категория абонента, тип А-номера, дополнительный атрибут абонента прочие.
Параметры команды:
Route selection code код выбора маршрута. На этот код ссылается запись в таблице префиксов CNACLD
Route selection source code этот код является одним из параметров callsrc.
Caller category категория абонента, задается при создании абонента в командах ADD VSBR или ADD MSBR.
Caller category категория абонента, устанавливается в командах ADD VSBR или ADD MSBR в параметре Subscriber type. Так же можно применить данное свойство для транзитных вызовов, задав категорию в команде ADD CNACLR.
Service attribute указывает, какие типы вызовов могут использовать данный маршрут (INTT - международные, NATT - междугородные, CITY - местные, ALL - любые)
Caller access если необходимо, чтобы маршрут могли выбрать только абоненты ISDN, выбрать ISDN, если только не ISDN-абоненты, то NONISDN.
Transmission capability тип поддерживаемого трафика (голос, данные, видео и прочее)
Time index временной индекс. Если в станции используется маршрутизация по временным меткам. Если не используется, устанавливается значение по-умолчанию 0.
Route number номер маршрута, который задан в команде ADD RT.
Signaling as prior приоритет выбора подмаршрута в соответствии с типом сигнализации.
Nature of callee address indicator тип вызываемого номера (International, National, Subscriber, ALL)
Customized caller type дополнительный параметр абонента, который задается в командах ADD VSBR или ADD MSBR (Customized subscriber type)
Called number Plan identity план нумерации вызываемого номера.
Чтобы вызов прошел по данному маршруту, должны совпасть все условия. Чтобы какое-то условие игнорировалось при выборе маршрута, необходимо установить значение в ALL или значение по-умолчанию.
Применение
Пример 1
Допустим, у нас есть направление OFC=1, на которое ссылается подмаршрут SRT=1, на который, в свою очередь, ссылается маршрут RT=1. Допустим, это присоединение УПАТС, и все вызовы на это направление с любых источников должны проходить без ограничений. В таком случае создадим правило RTANA со следующими параметрами:
В данном случае:
Route selection code = 1 код выбора маршрута, который нужно указать в команде ADD CNACLD
Route number указание на созданный ранее маршрут RT=1
Route selection source code параметр, задаваемый в callsrc.
Значение остальных параметров установлены так, что при их любом значении вызов будет смаршрутизирован.
Пример 2
Допустим, направление из предыдущего примера является выходом на оператора междугородной связи и доступ к нему могут получать лишь те абоненты, которые заключили с ним договор. Эти абоненты имеют отличительный признак - Customized subscriber type=8. В таком случае устанавливаем в параметре Customized caller type значение CUST8, и абоненты, у которых этот параметр отличается от CUST8 не смогут использовать данный маршрут.
По такому же принципу работает ограничение и по другим параметрам.
Пример 3
Если ограничивающие параметры не применимы для вызова (например, Customized subscriber type невозможно задать для вызовов, приходящих с другого транка), то и ограничения данных вызовов не произойдет. Чтобы ограничить транзитные вызовы со входящих транков, необходимо создать дополнительный callsource и задать в нем произвольный Route selection source code, отличный от значения по-умолчанию:
Теперь, если мы назначим входящем транку созданный callsrc, то сможем применять Route selection source code для маршрутизации, указывая его в команде RTANA.
Пример 4
Так же мы можем создать несколько правил RTANA с одним и тем же Route selection code, но разными параметрами, как в примере ниже:
Здесь приведено правило RTANA для звонков на междугородные направления, а выбора маршрута осуществляется в зависимости от различных параметров вызова (в частности, Caller category и Customize subscriber type).
ADD SIPTG создает транк-группу, в которой задается количество каналов, код источника вызова (для входящих вызовов), и номер подмаршрута, к которому привязана транк-группа.
Trunk group number порядковый номер транк-группы
Call source code код источника вызова, используется для маршрутизации входящих вызовов
Sub-route number номер подмаршрута, указываем созданный ранее подмаршрут
Maximum caller number restriction максимальное количество вызовов в транке. При достижении этого количества вызовов в транке, все последующие вызовы отбрасываются.
Stop call restriction при снижении количества вызовов до числа, указанного в этой команде, ограничение вызовов, сработавшее по предыдущему параметру, снимается
ADD SIPIPPAIR задает параметры непосредственного стыка с противоположным оборудованием (ip-адрес удаленной станции, локальный порт для приема сигнализации)
Trunk group number порядковый номер транк-группы, указываем номер из предыдущей команды
IFMI module number номер модуля IFMI в системе, можно узнать, дав команду LST BRD
Local server port порт приема сигнализации SIP
Remote URI 1 ip-адрес противоположной станции. Если sip-транк настраивается через SBC, здесь указывается loopback-интерфейс, который назначен транку.`
ADD CNACLD этой командой задается префикс выхода на созданную транк-группу.
Local DN set номер Local DN set, в которой будет находится префикс набора. Как правило, в станции только один Local DN set, указываем его номер
Call prefix префикс набора, по которому вызовы будут направляться в созданное нами направление
Service attribute тип исходящего вызова, принимает значения:
LCO (Intra-officce) внутренние вызовы станции,
LC (Local), LCT (Local toll) местные,
NTT (National toll) междугородные (федеральные),
ITT (International toll) международные,
EMC экстренные вызовы.
Route selection code код выбора маршрута, номер, указанный в команде RTANA.
Minimum number length минимальная длина номера по данному префиксу
Maximum number length максимальная длина номера по данному префиксу
Charging selection code код источника тарификации.
Настройка SIP -транка в пограничном контроллере сессий Huawei SE 2200
Общие правила настройки sip-транка в SBC
Interface LoopBack 1 интерфейс, который указываем в SoftX3000 как противоположную станцию
description test - trunk справочное название интерфейса
ip address 192.168.33.1 255.255.255.255 адрес созданного интерфейса
Interface LoopBack 2 интерфейс, который указываем в противоположной станции как адрес SoftX3000
description test - trunk справочное название интерфейса
ip address 192.168.44.1 255.255.255.255 адрес созданного интерфейса
acl number 3011 создаем список доступа
rule 0 permit ip source 192168.55.1 0 разрешаем трафик от адреса противоположной станции
rule 5 permit ip source 192.168.22.0 0.0.0.255 разрешаем трафик от SoftX3000 и сопутствующего оборудования (в этой сети, вероятно, так же будет UMG и прочее оборудование в составе SoftX3000)
rule 10 deny ip запретить все прочие адреса
Выше обозначенная группа команд необходима для обеспечения безопасности, на нашей сети используются другие методы и эти команды не используются и не проверялись автором. Здесь они приведены для полной информации о правильной последовательности настройки.
sbc wellknowport clientaddr 192.168.33.1 sip 5060 разрешаем прием сигнализации SIP по порту 5060 на адресе 192.168.33.1 (от SoftX3000)
sbc wellknowport clientaddr 192.168.44.1 sip 5060 разрешаем прием сигнализации SIP по порту 5060 на адресе 192.168.44.1 (от противоположной станции)
sbc wellknowport softxaddr 192.168.22.1 sip 5060 обозначаем адрес SoftX3000. (Если SBC уже настроен ранее и работает, данная команда уже, вероятно, есть в конфигурации)
sbc mapgroup intercom - ip 1001 создаем mapgroup в сторону SoftX3000
description == test - trunk == - справочное название
clientaddr 192.168.44.1 адрес в сторону противоположной станции
match acl 3011 проверка адресов согласно списка acl 3011
serveraddr 192.168.33.1 адрес в сторону SoftX
softxaddr 192.168.22.1 - адрес SoftX3000
media - clientaddr 192.168.44.1 адрес в сторону противоположной станции
media - serveraddr 192.168.33.1 адрес в сторону SoftX
enable команда на активацию mapgroup
sbc mapgroup intercom - ip 1002 создаем mapgroup в сторону противоположной станции
description ==test-trunk==
clientaddr 192.168.33.1 адрес в сторону SoftX
match acl 3011 - проверка адресов согласно списка acl 3011
serveraddr 192.168.44.1 адрес в сторону противоположной станции
softxaddr 192.168.55.1 - адрес противоположной станции
media - clientaddr 192.168.33.1 адрес в сторону SoftX
media - serveraddr 192.168.44.1 адрес в сторону противоположной станции
enable команда на активацию mapgroup
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