В современном мире почти все в той или иной степени автоматизировано. От супермаркета до вашего автомобиля и даже вашей домашней системы безопасности, почти каждая отрасль в настоящее время зависит от мощности машин. Эти достижения привели к резкому росту спроса на разработчиков, обладающих знаниями и способностями, необходимыми для использования этих новых технологий. В частности, существует огромная нехватка разработчиков с опытом машинного обучения (ML). К счастью, становится проще, чем когда-либо, изучать эту захватывающую область и создавать практические приложения с использованием машинного обучения. Прочитав эту статью, вы точно узнаете, что такое машинное обучение и почему оно важно для разработчиков, заинтересованных в работе в области кибербезопасности или разработки программного обеспечения. Вы разберетесь с наиболее распространенными типами. Более того, вы увидите множество примеров компаний, уже внедряющих машинное обучение в свои бизнес-операции, и то, как они ожидают его роста в будущем.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это практика программирования компьютеров, чтобы они действовали так же, как люди — рассуждают и принимают решения на основе опыта. Это подмножество искусственного интеллекта (ИИ). Вы можете думать об этом как о способности различать закономерности в данных и делать выводы. Другими словами, это возможность создавать алгоритмы, которые действуют так, как если бы они были людьми, без необходимости явно кодировать каждое решение, которое они принимают. Машинное обучение — это процесс, в ходе которого алгоритмы со временем учатся и адаптируются, анализируя огромные объемы данных и делая точные выводы. Это увлекательная область исследований, которая может произвести революцию в самых разных областях, включая здравоохранение, финансы, юриспруденцию и многое другое.

Почему машинное обучение важно для разработчиков?

Машинное обучение — отличный способ автоматизировать определенные задачи, но он также удобен для прогнозирования будущего. Достижения в этой области привели к резкому росту спроса на разработчиков, обладающих знаниями и способностями, необходимыми для использования этих новых технологий. Принятие решений в режиме реального времени необходимо во многих областях, включая кибербезопасность. Есть много причин, по которым разработчики должны рассмотреть возможность добавления машинного обучения в свой набор навыков. Во-первых, это может помочь сделать вашу компанию более эффективной. Допустим, каждый день инженеры вашей компании тратят время на ручную оценку безопасности своих приложений и инструментов. Они делают это, потому что у них нет ресурсов для автоматизации этого процесса с помощью новых инструментов. Машинное обучение может помочь автоматизировать этот процесс и сократить неэффективность. Можно сделать вывод, что приложение безопасно в 90% случаев, что позволяет инженерам тратить меньше времени на оценку безопасности своих инструментов.

Как научиться машинному обучению

В Интернете доступны различные ресурсы, которые помогут вам начать работу с машинным обучением. Один из лучших способов начать работу с машинным обучением — посетить конференцию, такую ​​как MLconf, где вы можете встретить единомышленников и получить практический опыт решения реальных проблем. Вы также можете найти семинары и онлайн-ресурсы, которые помогут вам начать работу. Отличное место для начала — чтение книги или получение помощи от наставника. Предположим, вы хотите узнать больше о теоретических аспектах этой области. В этом случае вы можете прочитать такие книги, как «Машинное обучение Стивенса: вероятностная перспектива» и «Вероятностное машинное обучение» Гриффитса. Вы также можете учиться на практике, поэтому попробуйте найти проблему в своей области, которую можно решить с помощью машинного обучения.

Различия между обучающими и тестовыми данными

Чтобы алгоритм машинного обучения был полезным, он должен обучаться на реальных данных и прогнозировать на тестовых данных. Обучающий набор используется для создания модели и предоставления ей примеров, которые она может понять и применить к тестовому набору. Данные для тестового набора обычно генерируются случайным образом, но они также могут быть избыточными, как и примеры, используемые в обучающем наборе. После того, как данные из обучающего набора были применены к тестовому набору, можно оценить модель. Если модель работает хорошо, она используется для прогнозирования будущих данных.

Преимущества машинного обучения в кибербезопасности

Машинное обучение можно использовать для обнаружения необычных закономерностей в данных. Например, он может изучить медицинские записи человека и выяснить, есть ли вероятность того, что он заболеет тем или иным заболеванием. Это может помочь медицинским работникам и другим органам власти принять меры предосторожности для предотвращения болезни. Машинное обучение может быть чрезвычайно полезным в кибербезопасности. Его можно использовать для обнаружения необычных закономерностей в данных, которые могут указывать на атаку.

Типичным примером являются незарегистрированные ботнеты, представляющие собой сети угнанных устройств. Машинное обучение можно использовать, чтобы определять, когда происходит этот тип активности, а затем уведомлять службы безопасности о том, что происходит что-то важное. Это может помочь предотвратить кибератаки.

Шаги по внедрению машинного обучения в вашей компании

Теперь, когда вы знаете больше о машинном обучении, вы готовы начать. Выполните следующие шаги, чтобы внедрить машинное обучение в своей компании: — Изучите основы машинного обучения — Вы можете пройти онлайн-курсы или прочитать книги, чтобы изучить основные концепции и терминологию машинного обучения. Важно понимать, как работают разные алгоритмы, а также как они взаимодействуют друг с другом. — Создайте тестовую среду. Прежде чем использовать машинное обучение в своей компании, вам необходимо создать среду, в которой вы сможете тестировать различные модели. Это может быть веб-служба Amazon, сервер Azure, размещенная среда SAS или частное облако. — Начните использовать машинное обучение. Создав среду, вы можете использовать машинное обучение для решения проблем. — Оцените производительность вашего решения машинного обучения. После того, как вы начали использовать машинное обучение, важно оценить производительность ваших решений. Это поможет вам определить наилучшую модель для ваших нужд и решить, стоит ли продолжать инвестировать в машинное обучение.

В двух словах:

Изучите доступные платформы машинного обучения и выберите ту, которая лучше всего соответствует потребностям вашей компании. Создайте набор данных, который можно использовать для обучения алгоритмов машинного обучения. Выберите алгоритм машинного обучения, который лучше всего подойдет для вашего набора данных. Внедрите алгоритм машинного обучения в программное обеспечение/продукт, над которым вы работаете. Используйте данные из своей реализации ML, чтобы улучшить алгоритм на следующем шаге. Повторите описанный выше процесс.

Внедрение машинного обучения потребует времени и усилий, но при правильном выполнении может принести большие выгоды. Следите за новыми статьями о том, как получить максимальную отдачу от внедрения машинного обучения! Теперь, когда вы знаете больше о машинном обучении, вы готовы внедрить его в своей компании. Выполните следующие действия, чтобы внедрить машинное обучение в своей компании.