По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В данной статье будет описан процесс настройки SIP – транка на IP – АТС Asterisk с помощью в FreePBX 13 для провайдера Телфин.
Создание SIP - транка
Первый шаг является стандартным для настройки транка –в веб-интерфейсе необходимо открыть следующую вкладку: Connectivity – Trunks. Далее кликнуть на кнопку + Add Trunk.
Выберите «Add SIP (chan_sip) Trunk». Далее необходимо присвоить имя транку и задать исходящий CallerID
После, необходимо зайти во вкладку sip Settings и вновь ввести имя SIP - транка и информацию в поле Details:
Соответственно, Username – номер, полученный от провайдера Телфин, Secret – ваш пароль и host – адрес самого провайдера.
context=inbound_telphin
type=peer
username=4996546542 \тут должен быть ваш логин
fromuser=4996546542
secret=P@ssw0rd \тут должен быть ваш пароль
host=voice.telphin.com
port=5068
promiscredir=yes
Следующим шагом является настройка входящих параметров SIP - транка. Откроем вкладку Incoming, заполним поля “Context”, “Details”, “Register String”
type=peer
username=4996546542
host=voice.telphin.com
port=5068
И строка регистрации:
4996546542:P@ssw0rd@voice.tephin.com:5068/4996546542
Теперь ваша АТС будет регистрироваться у Телфина и входящие звонки будут приходить в контекст [inbound_telphin] на экстеншен 4996546542.
Исходящая маршрутизация
Далее необходимо задать имя маршрута и номер в Outbound Routes – номер такой же, как и при создании транка - в данном случае 4996546542.
Обратите внимание, так же необходимо указать транк в Trunk Sequence for Matched Routes, который был только что создан.
И, как финальный шаг, указываем правила набора для использования данного маршрута
После всех проведенных манипуляций, жмём Apply Config наверху страницы.
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
Предыдущий материал из цикла про ARP в IPv4. Ждет вас по ссылке.
Как хост может узнать, следует ли пытаться отправить пакет хосту через сегмент, к которому он подключен, или отправить пакет на маршрутизатор для дальнейшей обработки? Если хост должен отправлять пакеты на маршрутизатор для дальнейшей обработки, как он может узнать, на какой маршрутизатор (если их несколько) отправлять трафик? Эти две проблемы вместе составляют проблему шлюза по умолчанию.
Для IPv4 проблему довольно легко решить, используя префикс и длину префикса. Рисунок ниже демонстрирует нам это.
Реализации IPv4 предполагают, что любой хост в пределах одной подсети IPv4 должен быть физически подключен к одному проводу. Как реализация может определить разницу? Маска подсети - это еще одна форма длины префикса, которая указывает, где заканчивается сетевой адрес и начинается адрес хоста. В этом случае предположим, что длина префикса равна 24 битам, или сетевой адрес равен /24. 24 указывает вам, сколько битов задано в маске подсети: 24 bits = 11111111.11111111.11111111.0000000
Поскольку в IPv4 используется десятичная запись маски, это также можно записать как 255.255.255.0. Чтобы определить, находится ли C на том же проводе, что и A, A будет:
Логическое умножение маски подсети с адресом локального интерфейса
Логическое умножение маски подсети с адресом назначения
Сравните два результата; если они совпадают, целевой хост находится на том же канале связи, что и локальный интерфейс
На рисунке ниже это продемонстрировано.
На рисунке выше показано четыре IPv4-адреса; предположим, что A должен отправлять пакеты в C, D и E. Если A знает, что длина префикса локального сегмента составляет 24 бита либо с помощью ручной настройки, либо с помощью DHCPv4, то он может просто посмотреть на 24 наиболее значимых бита каждого адреса, сравнить его с 24 наиболее значимыми битами своего собственного адреса и определить, находится ли пункт назначения на сегменте или нет. Двадцать четыре бита IPv4-адреса создают хороший разрыв между третьей и четвертой секциями адреса (каждая секция IPv4-адреса представляет собой 8 бит адресного пространства, в общей сложности 32 бита адресного пространства).
Любые два адреса с такими же левыми тремя секциями, что и у A, называемые сетевым адресом, находятся в одном сегменте; любой адрес, которого нет в сегменте. В этом случае сетевой адрес для A и C совпадает, поэтому A будет считать, что C находится в одном сегменте, и, следовательно, будет отправлять пакеты C напрямую, а не отправлять их на маршрутизатор. Для любого пункта назначения, который A считает вне сегмента, он будет отправлять пакеты на IPv4-адрес конечного пункта назначения, но на MAC-адрес шлюза по умолчанию. Это означает, что маршрутизатор, выступающий в качестве шлюза по умолчанию, примет пакет и переключит его на основе IPv4-адреса назначения. Как выбирается шлюз по умолчанию? Он либо настраивается вручную, либо включается в параметр DHCPv4.
А что насчет D? Поскольку сетевые части адресов не совпадают, A будет считать, что D находится вне сегмента. В этом случае A отправит любой трафик для D на свой шлюз по умолчанию, которым является B. Когда B получит эти пакеты, он поймет, что A и D достижимы через один и тот же интерфейс (на основе своей таблицы маршрутизации), поэтому он будет отправлять ICMP-перенаправление на A, говоря ему, что нужно отправлять трафик на D напрямую, а не через B.
IPv6 представляет собой более сложный набор проблем, которые необходимо решить при выборе шлюза по умолчанию, потому что IPv6 предполагает, что одно устройство может иметь много адресов IPv6, назначенных конкретному интерфейсу. Рисунок ниже демонстрирует это.
На рисунке выше предположим, что администратор сети настроил следующие политики:
Ни один хост не может подключаться к A, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 110 ::/64.
Ни один хост не может подключиться к D, если у него нет адреса в диапазоне адресов 2001: db8: 3e8: 112 ::/64.
Примечание: В реальном мире вы никогда не построили бы такую политику; это надуманная ситуация, чтобы проиллюстрировать проблему, поставленную в сети минимального размера. Гораздо более реальной проблемой такого же типа была бы одноадресная переадресация обратного пути (uRPF).
Чтобы эти политики работали, администратор назначил 110::3 и 112::12 хосту C и 111::120 хосту F. Это может показаться странным, но совершенно законно для одного сегмента иметь несколько подсетей IPv6, назначенных в IPv6; также совершенно законно иметь одно устройство с несколькими адресами. На самом деле, в IPv6 существует множество ситуаций, когда одному устройству может быть назначен диапазон адресов.
Однако с точки зрения длины префикса нет двух адресов, назначенных C или F, в одной подсети. Из-за этого IPv6 не полагается на длину префикса, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Вместо этого реализации IPv6 ведут таблицу всех подключенных хостов, используя запросы соседей, чтобы определить, что находится в сегменте, а что нет. Когда хост хочет отправить трафик из локального сегмента, он отправляет трафик на один из маршрутизаторов, о котором он узнал из объявлений маршрутизатора. Если маршрутизатор получает пакет, к которому, как он знает, другой маршрутизатор в сегменте имеет лучший маршрут (поскольку у маршрутизаторов есть таблицы маршрутизации, которые говорят им, какой путь выбрать к какому-либо конкретному месту назначения), маршрутизатор отправит сообщение перенаправления ICMPv6, сообщающее хосту использовать какой-либо другой маршрутизатор первого перехода для достижения пункта назначения.
В следующей статьей мы поговорим про пакетную коммутацию.