AI.. Очень популярная нынче тема. Я в этом новичек, а сама тема меня держит в заложниках уже пару лет не меньше.
База.
Для чего же эта штука? Она для решения задач. Почему не обычные алгоритмы? "Потому что.. потому что потому"
А вот и нет, стандартные алгоритмы не способны решить все задачи или же не способны делать это эффективно. Мир многогранен и не все описывается простыми формулами. Бывают такие случаи когда тебе не нужны четкие вход выход. То что работает со стопроцентной вероятностью. Или же это невозможно. И ко всему этому алгоритм настолько сложен что его даже в голове не уместишь. Однако есть данные. Именно в таких случаях используют AI.
И вот у нас есть данные, которые мы заранее собрали. Теперь эти данные проходят препроцессинг. Например, ненужные данные убираются. Несколько параметров ненужных по отдельности преобразуются в один параметр, конечно если это возможно. Эти данные упрощаются. Мы, так сказать, разжевываем пищу для нашего AI. Зачем это надо? А затем что дальше на этих данных AI будет учиться. А учиться, как правило, он будет долго. И чем лучше данные вы подали, тем быстрее и качественнее результат. Когда мы достаточно научим AI, мы можем его использовать.
Подступаем.
Задачи решаемые с помощью AI можно поделить на два лагеря: классификация и регрессия. Первые задачи выдают "класс" на входные данные, а вторые - значение. Например, классификация применяется при распознавании кошка это или человек, т.е. когда у нас счетное множество выходов. А регрессия применяется для тех ситуаций, когда есть результаты являются несчетным множеством, например вероятность что произойдет авария.
Что мы можем решать с помощью классификации? Классификация на практике обычно имеет на выходе бинарный ответ. Да или нет. Если хочешь определить что это за объект на картинке используешь несколько классификаторов и каждый под свой объект.
А регрессия для чего? Для того же. Только в результате не класс, а число.
А вот и вопрос. Как же использовать AI в компьютерной безопасности? Определение скама, атаки, антивирусы, антиботы. Это все с одной стороны. А с другой?
База.
Для чего же эта штука? Она для решения задач. Почему не обычные алгоритмы? "Потому что.. потому что потому"
А вот и нет, стандартные алгоритмы не способны решить все задачи или же не способны делать это эффективно. Мир многогранен и не все описывается простыми формулами. Бывают такие случаи когда тебе не нужны четкие вход выход. То что работает со стопроцентной вероятностью. Или же это невозможно. И ко всему этому алгоритм настолько сложен что его даже в голове не уместишь. Однако есть данные. Именно в таких случаях используют AI.
И вот у нас есть данные, которые мы заранее собрали. Теперь эти данные проходят препроцессинг. Например, ненужные данные убираются. Несколько параметров ненужных по отдельности преобразуются в один параметр, конечно если это возможно. Эти данные упрощаются. Мы, так сказать, разжевываем пищу для нашего AI. Зачем это надо? А затем что дальше на этих данных AI будет учиться. А учиться, как правило, он будет долго. И чем лучше данные вы подали, тем быстрее и качественнее результат. Когда мы достаточно научим AI, мы можем его использовать.
Подступаем.
Задачи решаемые с помощью AI можно поделить на два лагеря: классификация и регрессия. Первые задачи выдают "класс" на входные данные, а вторые - значение. Например, классификация применяется при распознавании кошка это или человек, т.е. когда у нас счетное множество выходов. А регрессия применяется для тех ситуаций, когда есть результаты являются несчетным множеством, например вероятность что произойдет авария.
Что мы можем решать с помощью классификации? Классификация на практике обычно имеет на выходе бинарный ответ. Да или нет. Если хочешь определить что это за объект на картинке используешь несколько классификаторов и каждый под свой объект.
А регрессия для чего? Для того же. Только в результате не класс, а число.
А вот и вопрос. Как же использовать AI в компьютерной безопасности? Определение скама, атаки, антивирусы, антиботы. Это все с одной стороны. А с другой?
