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当我向其他人解释我是一个数据科学家,我建立了机器学习模型时,我往往会得到茫然的目光。在网络安全行业,"机器学习"一词被频繁使用,原因很多,以至于人们很难理解它的含义。在Sophos,我们特别关注深度学习,这是一种先进的机器学习形式。为了帮助揭开机器学习的神秘面纱,我们撰写了一篇技术文章,介绍了使这项技术如此强大的概念、用于构建机器学习模型的科学以及为什么并非所有模型的创建都是平等的。另外,我还希望它能帮助我在向别人描述我的工作时,能有一些茫然的眼神。这篇文章涵盖了一系列主题,作为深入学习的入门。我们回顾了开发深度学习模型的过程,包括收集大量数据、领域特征工程、构建体系结构、训练模型、测试模型和评估模型。在深入研究之前,首先要了解的是深度学习本身的概念,这种机器学习与人脑最为相似,因为它涉及到多层神经元。这正是"人工神经网络"一词的由来。在这种情况下,ddos防御品牌,人工意味着它是对大脑神经网络的模仿。大脑中的神经网络和人工网络都接受输入,以某种方式操纵输入,并将信息输出给其他神经元。最大的区别是人脑包含大约1000亿个神经元,ddos10g防御够吗,而人工神经网络包含的神经元甚至不到其中的一小部分。与其他类型的机器学习一样,深度学习使用数学模型进行学习,云盾ddos防御态势cc,而无需针对特定问题的特殊性进行明确编程。利用大量的数据,我们生成了一个能够准确描述数据的通用模型。在Sophos的情况下,这些数据可能是恶意软件、恶意URL或其他我们试图解决的安全问题。因为我们谈论的是试图解释特定现象的一般模型,防御ddos攻击云,我们永远不知道我们的机器学习模型是否正确地学会了预测。这就是为什么我们开发的任何模型总是与一组严格的评估相结合的原因。为了继续学习,什么盾防御cc好,请下载完整的技术文章。我们将分享更多来自Sophos数据科学团队的见解。观看此空间以获取更多更新。

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