機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/機(jī)器學(xué)習(xí)" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認(rèn)識，主要內(nèi)容如下。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，數(shù)據(jù)挖掘成為了從龐大數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值信息的關(guān)鍵技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要工具，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的一些常見應(yīng)用，并探討其對于問題解決和業(yè)務(wù)發(fā)展的積極影響。

1、分類與預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘中最常見的應(yīng)用之一是分類與預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，能夠?qū)ξ磥淼氖录M(jìn)行分類和預(yù)測。例如，在金融領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)客戶過往的消費(fèi)行為和信用記錄來進(jìn)行信用評分，幫助銀行確定貸款申請的風(fēng)險(xiǎn)程度。在醫(yī)療診斷中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)患者的臨床數(shù)據(jù)和病歷信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病預(yù)測和治療方案選擇。

2、聚類與分割 聚類與分割是數(shù)據(jù)挖掘中另一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域。聚類算法能夠?qū)⒕哂邢嗨铺卣鞯臄?shù)據(jù)點(diǎn)歸為一組，而分割算法則可以將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集。這些算法在市場細(xì)分、用戶群體分析和社交網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺可以利用聚類算法將用戶按照購買偏好進(jìn)行分類，從而為用戶提供個性化推薦服務(wù)。社交網(wǎng)絡(luò)分析中的分割算法可以幫助我們識別出存在緊密聯(lián)系的社區(qū)或群體，從而更好地理解社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和信息傳播方式。

3、關(guān)聯(lián)與規(guī)則挖掘 關(guān)聯(lián)與規(guī)則挖掘是尋找數(shù)據(jù)中的相關(guān)模式和規(guī)則的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動地發(fā)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性，并生成有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種技術(shù)在市場籃子分析、網(wǎng)絡(luò)推薦和廣告定向等方面具有廣泛的應(yīng)用。例如，在市場籃子分析中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以幫助零售商發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)，并根據(jù)這些關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)促銷活動以提高銷售額。

4、異常檢測與異常行為預(yù)測 異常檢測與異常行為預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)重要任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠通過學(xué)習(xí)正常模式，檢測出數(shù)據(jù)中的異常情況，并幫助我們識別潛在的問題和風(fēng)險(xiǎn)。例如，在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)并阻止可能的入侵行為。在制造業(yè)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析生產(chǎn)過程中的傳感器數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測和設(shè)備維護(hù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中具有廣泛的應(yīng)用。通過分類與預(yù)測、聚類與分割、關(guān)聯(lián)與規(guī)則挖掘以及異常檢測與異常行為預(yù)測等技術(shù)的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)算法為我們提供了從海量數(shù)據(jù)中獲取有意義信息的能力。這種能力在各個領(lǐng)域都有積極的影響。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)在信息安全中作用

1、用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測惡意活動并阻止攻擊

機(jī)器學(xué)習(xí)算法可幫助公司企業(yè)更快速檢測惡意活動，并在攻擊開始前就予以阻止。英國初創(chuàng)公司Darktrace于2013年成立，其基于機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)免疫解決方案，在這方面已取得了很多成功。作為這家公司的技術(shù)總監(jiān)，大衛(wèi)·帕爾瑪見證了機(jī)器學(xué)習(xí)對惡意活動及攻擊的影響。

帕爾瑪稱，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Darktrace最近幫助北美一家賭場檢測出了數(shù)據(jù)泄露攻擊。該攻擊將聯(lián)網(wǎng)魚缸用作了進(jìn)入賭場網(wǎng)絡(luò)的切入點(diǎn)。該公司還宣稱，去年夏天的WannaCry勒索軟件大肆虐中，其算法也防止了類似的一起攻擊。針對感染了150個國家20多萬受害者的WannaCry勒索軟件，帕爾瑪稱：“在數(shù)秒內(nèi)，我們的算法就檢測出了一家國民醫(yī)療服務(wù)(NHS)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的攻擊，在尚未對該機(jī)構(gòu)造成任何破壞前，此威脅就被緩解掉了。事實(shí)上，我們的客戶沒有任何一家受到WannaCry攻擊的傷害，包括那些沒打補(bǔ)丁的。”

2、用機(jī)器學(xué)習(xí)分析移動終端

移動設(shè)備上，機(jī)器學(xué)習(xí)已成主流;但到目前為止，絕大部分活動集中在驅(qū)動基于語音的體驗(yàn)上，比如 Google Now、蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa。不過，機(jī)器學(xué)習(xí)在安全方面確實(shí)有應(yīng)用。如上文提及的，谷歌采用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析移動終端威脅，而企業(yè)則在防護(hù)自帶及自選移動設(shè)備上看到了機(jī)會。

MobileIron和Zimperium宣布合作，幫助企業(yè)將機(jī)器學(xué)習(xí)集成進(jìn)移動殺軟解決方案中。MobileIron將在自己的安全及合規(guī)引擎中，集成Zimperium基于機(jī)器學(xué)習(xí)的威脅檢測，并作為聯(lián)合解決方案售出，解決設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用威脅檢測，快速自動化動作防護(hù)公司數(shù)據(jù)之類的難題。

其他供應(yīng)商也在計(jì)劃改善自己的移動解決方案。LookOut、被賽門鐵克收購的Skycure，還有Wandera，是移動威脅檢測及防御市場中的佼佼者，每家都用自有機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測潛在威脅。拿Wandera舉個例子。這家公司最近剛公開發(fā)布了其威脅檢測引擎 MI:RIAM，據(jù)稱檢測出了超過400種針對企業(yè)移動設(shè)備的SLocker勒索軟件變種。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!