По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
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
Камрад! Вот тебе история о том, как за 3 минуты ввести компьютер на базе операционной системы Windows 10 в домен. Поехали!
Кстати, а если ты передумаешь, то у нас есть статья про вывод машины на базе Windows 10 из домена :)
Настройка
Первое, что необходимо сделать – открыть редактор «Свойств системы». Для этого, откройте меню Пуск и дайте команду:
sysdm.cpl
В открывшемся окне делаем, как показано на скриншоте:
Нажимаем на кнопку Изменить;
В открывшемся окне, переключаем селектор на «Является членом домена» и указываем ваш домен. Например, mydomain.local;
Нажимаем OK;
Далее, инструмент попросит указать учетную запись, через которую мы будем подключаться к контроллеру домена. Укажите ее:
После ввода, нажмите ОК. Если все хорошо, то вы увидите следующее сообщение:
Отлично, теперь производим перезагрузку компьютера. После того, как система прогрузится, переходим в свойства компьютера. И наблюдаем прекрасную картину – появился домен:
CORS – это механизм браузера, который позволяет серверам указывать сторонние источники, которые имеют право запрашивать у них ресурсы. Этот механизм обеспечивает безопасность и не дает вредоносным сайтам красть данные, которые принадлежат другим источникам.
CORS расшифровывается как Cross-Origin Resource Sharing, что переводится как «обмен ресурсами с запросом происхождения». В случае, когда для загрузки ресурса используется CORS, браузер отправляет предварительный HTTP-запрос
OPTIONS
. Сервер должен ответить, указав все источники, с которыми он собирается взаимодействовать. Также он может определить дополнительные ограничения, например, указать HTTP-заголовки, которые могут быть отправлены.
Браузер проверяет текущий источник и исходящий запрос на соответствие спецификациям сервера. Если все проверки были пройдены успешно, то запрос одобряется. В противном случае запрос будет отклонен. Если это произойдет, вы увидите предупреждение в консоли.
Когда используется CORS
Браузеры применяют CORS для запросов Ajax и Fetch. Этот механизм также используется для веб-шрифтов, текстур WebGL и отрисовки изображения холста с помощью
drawImage()
. CORS также потребуется для любого правомерного запроса к стороннему источнику.
CORS не применяется в том случае, если запрос рассматривается как «простой». Простой запрос должен начинаться с
GET
,
HEAD
или
POST
и иметь тип содержимого
text/plain
,
application/x-www-form-urlencoded
или
multipart/form-data
. Единственные заголовки простых запросов, которые допускаются, - это
Accept
,
Accept-Language
,
Content-Language
и
Content-Type
.
Если запрос не соответствует всем критериям, которые мы перечислили выше, то современные браузеры запускают CORS. Важно понимать, что CORS – это технология для браузера, и вы не сможете использовать его при самостоятельной отправке запросов, например, с помощью утилиты
curl
в своем терминале.
CORS не всегда отправляет предварительный запрос
OPTIONS
. Предварительная проверка нужна и используется только тогда, когда запрос может вызвать «побочные эффекты» на сервере. Как правило, это относится ко всем методам запроса, кроме
GET
.
Предположим, что есть запрос
POST
к
/api/users/create
. Сервер всегда будет создавать нового пользователя, но при этом браузер может отказать в доступе к ответу на этот запрос, если для запроса был использован CORS. Есть шанс, что сервер может отклонить реальный запрос, если перед этим был отправлен запрос
OPTIONS
. Это обеспечивает то, что учетная запись пользователя на самом деле не будет создаваться.
Управление CORS на стороне клиента
Несмотря на то, что CORS является технологией для браузера, вы все равно не можете влиять на нее напрямую с помощью клиентского кода. Это гарантирует, что вредоносные скрипты не смогут обойти защиту CORS, чтобы загрузить данные со сторонних доменов.
CORS, как правило, незаметен, поэтому вы даже не будете знать о том, что он работает. Если в процессе CORS произойдет сбой, то ваш код JavaScript увидит обычную сетевую ошибку. Получить точную информацию о том, что пошло не так, невозможно, поскольку это может представлять риск нарушения безопасности. Все подробности записываются в консоль.
Единственный способ устранить сбои CORS – это убедиться, что ваш сервер отправляет корректные заголовки ответов. Теперь давайте посмотрим, как это делается.
Управление CORS на стороне сервера
Для начала вам следует убедиться в том, что ваш сервер правильно обрабатывает запросы
OPTIONS
. Возможно, вам придется создать новый маршрут обработки запросов в вашей веб-среде. В большинстве случаев вам придется принимать запросы
OPTIONS
к каждой конечной точке, которая может получить CORS-запрос от браузера. Ответ не обязательно должен иметь тело, но он должен включать в себя определенные заголовки, которые сообщают браузеру, что делать дальше.
Начните с заголовка
Access-Control-Allow-Origin
. Он укажет на сторонний источник, который имеет право взаимодействовать с вашей конечной точкой. Указать можно только один источник; но вы можете обрабатывать несколько источников, динамически устанавливая в качестве значения заголовка источник, из которого был отправлен запрос. Текущий источник можно найти в заголовке запроса
Origin
.
Access-Control-Allow-Origin
принимает * в качестве специального подстановочного символа. Это позволит принимать запросы CORS из всех источников. Здесь следует быть осторожным, поскольку указание разрешенных источников обеспечивает контроль и не дает вредоносным скриптам запрашивать данные с вашего сервера.
Access-Control-Allow-Origin
должен быть включен в ответ вашего сервера на реальный запрос и в ответ на запрос
OPTIONS
. После того, как этот заголовок будет настроен, будет разрешен базовый обмен данными со сторонним клиентом браузера.
Указание CORS-заголовков
CORS-запросы, как правило, поддерживают только заголовки «простых» запросов, которые были перечислены выше. Если вы хотите использовать какой-то другой заголовок, например,
Authorization
или настраиваемый заголовок, то вашему серверу необходимо будет явно разрешить его в ответе на предварительный запрос.
Установите заголовок
Access-Control-Allow-Headers
. Его значение – это список названий заголовков через запятую, которые будут приняты с реальным запросом.
Access-Control-Allow-Headers: Authorization, X-Custom-Header
Теперь браузер разрешит запросы с заголовками
Authorization
или
X-Custom-Header
.
Браузер отправляет заголовок
Access-Control-Allow-Headers
вместе с предварительным CORS-запросом. Он содержит список заголовков, которые будут отправлены с реальным запросом. Ваш серверный код может использовать эту информацию для того, чтобы понять, как нужно ответить на предварительный запрос.
Ограничение на определенные методы запроса
Аналогично тому, как мы указываем заголовки запроса, так и конечные точки сервера могут определять, какие HTTP-методы из различных источников будут разрешены. Установите заголовок
Access-Control-Allow-Methods
. Его значение – список названий методов через запятую.
Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, DELETE
Браузер отправляет заголовок
Access-Control-Request-Method
с предварительным запросом. Таким образом сервер узнает HTTP-метод, который будет использоваться для выполнения окончательного запроса.
Cookie-файлы и учетные данные
CORS-запросы, как правило, не отправляют cookie-файлы, так как в них может содержаться конфиденциальные учетные данные, которые идентифицируют отправителя. Если вам необходимо добавить cookie-файл к запросу на другой источник, то это нужно явно разрешить в клиентском коде:
fetch("https://localhost/demo", {
mode: "cors",
credentials: "include"
});
К тому же сервер должен установить заголовок ответа
Access-Control-Allow-Credentials: true
, чтобы сообщить о том, что он соглашается на обмен cookie-файлами, которые содержат учетные данные.
Если вы используете заголовок
Access-Control-Allow-Credentials
, то нельзя использовать подстановочный символ (*) в заголовке
Access-Control-Allow-Origin
. Сервер должен явно указать источник для того, чтобы обезопасить конфиденциальность пользователя. Если вы будете использовать подстановочный символ, то браузер не выполнит запрос и вернет ошибку.
Предварительное кэширование
Предварительные запросы
OPTIONS
усиливают нагрузку на каждый запрос, который вы отправляете. При хорошем соединении задержка должна быть почти незаметной, и все же нерационально вызывать одну и ту же конечную точку раз за разом.
Вы можете указать браузеру кэшировать ответы на предварительные запросы. Для этого вам нужно установить заголовок
Access-Control-Max-Age
. Значение этого заголовка – это время, выраженное в секундах. В течение этого времени браузер может хранить кэшированный ответ. Последующие запросы к той же конечной точке в течении заданного периода времени не будут сопровождаться предварительными запросами.
Заключение
При первом знакомстве с технологией CORS она может сбивать с толку. Эта технология браузера, которая контролируется ответами сервера. Использование CORS неизбежно, но при этом оно может оказаться неуправляемым, если у вас нет доступа к серверному коду, с которым вы взаимодействуете.
Фактическая реализация CORS довольно проста. Убедитесь, что ваш API или CDN отправляет корректные заголовки ответов, в особенности это касается заголовка
Access-Control-Allow-Origin
. Если с этим проблем нет, то у вас будет безопасная связь между источниками, которая поможет избежать вмешательства злоумышленников.