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
Салют! Изо дня в день администраторы IP – АТС Asterisk выполняют рутинные действия связанные с обслуживанием: добавить внутренний номер, настроить новый транк и соответствующие маршруты, посмотреть статус пиров и другие итерации. Для облегчения этих действия существует графическая оболочка FreePBX 13. Сегодня хотим рассказать про очень полезную «кастомизацию» этой самой графической оболочки – настройку вкладок и пунктов меню так, как это будет удобно именно Вам :)
Как это работает?
Кастомизацию интерфейса FreePBX можно осуществлять с помощью файла freepbx_menu.conf, который должен быть расположен в директории /etc/asterisk. При загрузке интерфейса, FreePBX проверяет существование этого файла, парсит настройки и отображает их администратору.
Pre-work
Перед началом работы, давайте проверим наличие файла кастомизации в директории /etc/asterisk. Для этого, выполните последовательность следующих команд:
[root@asterisk ~]# cd /etc/asterisk/
[root@asterisk asterisk]# ls -l | grep freepbx_menu.conf
В случае, если файл находится в указанной директории, он будет отображен в выводе последней команды. В противном случае, просто создадим его вручную командой:
[root@asterisk ~]# touch /etc/asterisk/freepbx_menu.conf
Теперь открываем интерфейс FreePBX, и переходим во вкладку Settings → Advanced Settings. Находим параметр Use freepbx_menu.conf Configuration и выставляем его в значение Yes.
Важно! Убедитесь, что в данном пункте меню, параметры Display Readonly Settings
и Override Readonly Settings выставлены в значение Yes.
Процесс настройки
Допустим, мы хотим создать дополнительную вкладку под названием «Основное», куда вынесем пункты настройки внутренних номеров, транков, входящих и исходящих маршрутов и статус Asterisk. Переходим к конфигурации файла. Открываем его для редактирования:
[root@asterisk ~]# vim /etc/asterisk/freepbx_menu.conf
Для редактирования нажимаем «O» на клавиатуре и добавляем следующую конфигурацию:
[extensions]
category=Основные
name=Внутренние номера
[trunks]
category=Основные
name=Линии к провайдеру
[did]
category=Основные
name=Входящие маршруты
[routing]
category=Основные
name=Исходящие маршруты
[asteriskinfo]
category=Основные
name=Статус Asterisk
Синтаксис следующий:
[extensions] - наименование модуля;
category - категория (наименование вкладки, в которой будет отображаться данный модуль;
name - видимое имя для модуля (параметр для удобства);
Дополнительные параметры:
sort - порядок расположения модуля сверху вниз во вкладке;
remove - удалить модуль из рабочей области интерфейса;
Важно! Параметр remove не удаляет модуль с сервера. Он просто не будет отображаться среди доступных для конфигурации модулей в FreePBX.
Готово. Давайте посмотрим, что у нас получилось в FreePBX:
Друг! Недавно в нашей статье мы рассказывали, как произвести базовую настройку телефонов в Cisco CME (CUCME) используя интерфейс командной строки. Сегодня мы сделаем то же самое, но уже при помощи графического интерфейса Cisco Configuration Professional (CCP) , про установку которого можно почитать здесь.
/p>
Добавление CME роутера в CCP
Первым делом настроим наш роутер как CME. Для этого выбираем наш роутер в списке Select Community Member и нажимаем Configure и выбираем вкладку Unified Communications Features.
Здесь нам будут доступны следующие опции:
Cisco Unified Border Element (CUBE) – эта опция настраивает роутер как шлюз для IP телефонии для IP-IP сервисов, таких как IP Telephony Service Provision (IP-TSP). CUBE предоставляет типичные пограничные сервисы такие как NAT/PAT, и добавляет к ним VoIP функциональность для билинга, безопасности, контроля, QoS и прочего.
IP Telephony – CUCME – CCP настраивает роутер как отдельную CME систему.
IP Telephony – SRST – Позволяет IP телефонам использовать CME роутер как резервное устройство, если они потеряли связь с кластером CUCM.
IP Telephony – Cisco Unified Call Manager Express as Cisco Unified Survivable Remote Site Telephony – предоставляет то же самое что и SRST, но с полным набором функций CME. Однако из-за этого уменьшается количество поддерживаемых телефонов.
TDM Gateway – добавляет функционал шлюза, который может быть сконфигурирован вместо или совместно с CME.
Media Resources – позволяет настроить цифровой сигнальный процессор DSP.
Нам нужно поставить галочку IP Telephony, выбрать пункт CUCME – Cisco Unified Communications Manager Express, нажать ОК и затем в открывшемся окне нажать Deliver, после чего на маршрутизаторе будут произведены необходимые начальные настройки (какие именно команды будут применены можно увидеть в окне предпросмотра).
Настройка Telephony Service
Cisco предоставляет графический интерфейс для конфигурации ephone и ephone-dn (что это такое можно почитать тут). Однако просто взять и добавить ephone-dn (тут они называются “Extensions”) и ephone (они называются “Phones”) нельзя, интерфейс выдаст нам ошибку, что сначала нужно настроить Telephony Service
Поэтому займемся настройкой Telephony Service. Чтобы это сделать нужно перейти в меню Configure – Unified Communications – Telephony Settings.
Здесь нам необходимо настроить следующие поля:
Supported Endpoints – какой протокол будут использовать телефоны (SIP, SCCP или оба)
Maximum number of phones – максимальное количество ephone (команда max-ephones)
Maximum number of extensions – максимальное количество ephone-dn (команда max-dn)
Phone registration source IP address – адрес регистрации телефонов (команда ip source address)
Иногда CCP может не обновлять конфигурацию CME, после внесения изменений. Если вы указали все необходимые настройки, но все еще получаете ошибку, что нужно настроить Telephony Settings, то в этом случае нужно вручную обновить конфигурацию, нажав кнопку Refresh.
Если вы используете GNS3 для эмуляции роутера с CME, то при попытке войти в меню Telephony Settings будет появляться ошибка “An internal error has occurred”, и начальные настройки нужно ввести через интерфейс командной строки маршрутизатора.
После того как мы заполнили поля нажимаем ОК, а затем Deliver. Теперь мы можем добавлять телефоны.
Добавление телефонов, номеров и пользователей в CCP
Начнем с добавления Extension, который технически является ephone-dn.
Переходим во вкладку Configure – Unified Communications – Users, Phones and Extensions – Extensions и внизу нажимаем Create
Здесь заполняем следующие поля:
Primary Number – номер телефона (единственное обязательное поле)
Secondary Number – дополнительный номер
Name to be displayed on phone line – имя, которое будет отображаться на телефоне
Description – описание
Active calls allowed on a Phone Button – количество одновременных звонков (single-line или dual line)
После заполнения нужных полей нажимаем ОК и Deliver, после чего телефон появляется в таблице с номерами.
Теперь перейдем к настройке Phones. Для этого переходим во вкладку Configure – Unified Communications – Users, Phones, and Extensions – Phones (или Phones and Users, в зависимости от версии) и нажимаем Create.
Здесь нам нужно заполнить два обязательных поля: модель телефона Cisco, который мы хотим добавить и его mac адрес, в формате xxxx.xxxx.xxxx .
Внизу в столбце Available Extensions появятся созданные нами номера. Нам нужно перенести необходимый номер в правую таблицу, нажав кнопку со стрелкой вправо, выбрав номер линии и указав ее тип и тип звонка (в зависимости от версии CCP, привязка Phone к Extension может производиться в меню создания пользователя).
В этом же окне мы можем создать пользователя. Используя свой аккаунт, пользователь может управлять настройками своего телефона через веб-интерфейс. Для этого переходим во вкладку User и указываем логин в строке User ID, а также пароль для входа. При создании юзера из этого меню, он будет ассоциирован с этим телефоном. В зависимости от версии CCP, может меняться местонахождение этой вкладки, и она может быть расположена в Configure – Unified Communications – Users, Phones, and Extensions – User Settings.
Применяем настройки также нажатием клавиш ОК и Deliver.
Также в CCP можно импортировать большое количество экстеншенов и телефонов в файлах .CSV через Bulk Import Wizard, который находится на панели справа.
Также при помощи CCP можно проверить работоспособность системы и телефонов, через меню Configure – View – IOS Show Commands, где из выпадающего списка можно выбрать команду show и CCP отобразит ее вывод.