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通俗讲,机器学习就是“(计算机)无需显式编程即可学习的能力”。跨海量数据集应用数学技术,机器学习算法可建立起行为模型,并基于新输入的数据,用这些模型做出对未来的预测。那么,信息安全中的机器学习应用又是什么呢?
企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变,机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本,希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果,大数据的应用并不是一件容易的事情,当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时,企业目前面临着严峻的挑战。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。
作为第四范式•先知平台核心机器学习框架GDBT的设计者,涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用等方面有深厚积累。文章内容系此次会议AI专题干货分享。
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