来自 数据 2021-06-11 08:12 的文章

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人工智能(AI)和机器学习(ML)是当前大多数行业的热门话题。这些流行语通常会引起立即和情绪上的反应,而这些反应往往属于对立阵营。一种反应的特点是永恒的希望和乐观,即人工智能和人工智能将允许日常或重复性任务的自动化,解放人类专注于更复杂的工作,并推动他们达到以前的理想高度,创造一个只有在去年的科幻小说中才能想象到的未来。其他的?我们把未来拱手让给机器人的恐惧会让人类随着科技的发展而过时。通常,当涉及到人工智能和人工智能的未来影响时,高防加速cdn,这些反应及其产生的世界观被认为是相互排斥的。然而,在Armor,我们不认为这是必然的情况。我们相信还有第三种选择,即认识到人工智能和人工智能对我们的世界及其未来可能产生的积极影响,同时也认识到它们所带来的潜在风险。这个由两部分组成的系列博客将探讨3个主题和问题,包括:AI和ML的基础知识-什么是AI和ML?它们有什么不同?他们的定义告诉我们什么是未来?为什么它们可以互换使用?它们的使用如何影响公众的理解?AI、ML和网络安全——AI和ML技术将如何用于云和网络安全?人工智能能被黑客用来攻击公司和个人,使他们能够窃取数据吗?相反,vb怎么做ddos防御,美国cdn高防服务器,AI和ML是云安全公司增强防御能力的一种方式吗?AI、ML和Armor—Armor在打造业界领先的安全即服务(SECaaS)平台的过程中如何看待AI和ML?今天,游戏可以用cdn防御ddos吗,我们将重点了解AI和ML的基础知识,它们是如何不同的,以及它们是如何协同工作的。什么是AI&ML?当你在网上搜索AI或ML时,你会发现成千上万的文章使用这些术语,vb防御ddos,通常是互换的。这些文章的特色是那些在实际使用ML的时候吹嘘AI平台的公司。你也会发现大量的文章试图解释人工智能和人工智能之间的区别,以及为什么这些差异很重要。据卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前ML系主任汤姆米切尔(Tom M.Mitchell)所言,ML是研究通过经验自动改进的计算机算法。简单地说,ML是人工智能的一个分支,也是我们期望完全实现人工智能的方法之一。ML依赖于处理大型数据集、检查和比较数据,以找到共同的模式并探索细微差别。有3种类型的ML可以帮助澄清它是什么,以及它是如何运行的监督学习-通过提供有关每个图像的一系列图像和数据(例如,带有所示症状标签的X光片)来训练计算机。在给机器输入数千张带有症状的图像后,它将能够拍摄新的X光片并识别症状。无监督学习-当机器收到各种未标记的图像并根据识别的模式进行分组而不受人为干扰时发生。强化学习-利用与环境互动的观察结果,采取最大化回报或最小化风险的行动。在这种情况下,强化学习算法(又称agent)通过迭代不断地从环境中学习。强化学习的一个很好的例子就是计算机超越人类,在电脑游戏和象棋中击败人类。每种类型都指向ML是什么以及它可以实现什么的定义范围。然而,人工智能的定义要宽泛得多。根据卡内基梅隆大学计算机科学学院院长安德鲁·摩尔(Andrew Moore)的说法,人工智能是一门科学和工程,使计算机的行为方式,直到最近,我们还认为需要人类的智能。ML只是一个基于机器只需要访问数据就可以自己学习的AI应用程序。人工智能的例子有自动驾驶汽车的操作系统和个人助理,如Google Home、Amazon Echo等。这些机器以一种看似人类的方式执行越来越复杂的计算和任务。这些类似人类的交流和执行日常任务的方法将在我们的社会中变得更加普遍,并将人工智能和人工智能结合到日常生活中。AI&ML的复苏那么,为什么人工智能和ML技术正在复苏,为什么这些术语可以互换使用?首先,这是市场营销人员的一次大尝试,他们试图将平台内新的、令人兴奋的技术进行分类和交流。由于人工智能是一个相对古老的帽子,并且不断地根据新技术进行变化,营销人员利用这个机会重新激活了这个词,当ML产生的结果看起来几乎是神奇的,并且执行的任务被认为完全是人类独有的领域。其次,ML是人工智能的最新应用。把它称为人工智能在技术上并没有错,但更准确的描述是,公司使用ML应用程序来获得实际的人工智能能力,而不是将人工智能作为一种技术来使用。最后,行业力量推动了这些条款的采用,因为它们有助于缩小网络安全技能差距。不管这些术语在今天为什么以及如何使用,了解这些技术的当前状态、它们的差异以及理解ML如何通过以越来越人性化的方式提供知识来帮助公司解决复杂的挑战是非常重要的。在我们的下一篇博客中,我们将把注意力转向当今网络安全行业中人工智能和机器学习的应用,以及Armor如何将这项技术用于其领先的SECaaS平台。敬请期待。FacebookTwitterEmail分享