来自 数据 2021-11-07 13:12 的文章

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我经常被客户问到"世界级"的分析机构是如何在竞争对手中保持领先地位的。答案过去是相当标准的——雇佣最优秀的人才,投资于培训并留住他们,为他们提供最好的工具,并确保他们的贡献在对业务的影响方面得到充分理解。然后我的建议通常是确保分析团队不仅在他们的技能方面很聪明,而且还能够熟练地向非技术受众传达为什么这一点很重要。最近,局域网ddos防御方法,我不得不重新思考我的回应。以下是我对2019年的预测:机器学习不仅对提高数据模型的准确性,而且对提高数据效率至关重要。随着数据(包括传统数据和新数据)开始堆积,高防cdn原理,许多组织很难将项目付诸实施。我们一直说80%的工作是准备好数据—80%的工作,也是最乏味的工作。这项任务现在已经成为工作的95%了吗?价值实现速度是保持竞争力的重要标准,问题是效率目标和生产率指标并不是摆在分析团队面前最令人兴奋的目标。对于这些团队来说,国内cc防御,致力于解决有趣和具有挑战性的业务问题以及继续提高自己的技术技能(如机器学习)是非常令人兴奋的。业务主管要求他们的团队开始建立机器学习模型。随着"机器学习"(machine learning)在谷歌(Google)上产生越来越多的查询,"分析"(analytics)等术语开始减少,人们对这个话题的兴趣激增。我的观点是机器学习对于解决组织在为建模准备数据时所面临的实际问题至关重要,事实上,防御ddos免费,机器学习从转换原始数据到验证模型都是相关的。机器学习有助于将原始数据转换为有组织、总结和丰富的数据,随时可用于各种分析任务,包括开发模型。通过这种方式,它自动化和缩放人类专家可以做的事情。当面对成百上千万的事务历史时,高防tcp防御cdn,一种自动生成数千个特征的方法,然后在算法上只显示前200个最重要的特征供分析员进一步分析,节省了数周或数月的时间。其他类型的机器学习工具做的是人类做不到的事情。这包括在不同种类的数据中发现复杂的交互作用。例如,社会网络分析工具,它揭示具有共同特征的实体之间的联系(如共享地址、相互认识或电子商务交易)。但是交互是很难理解的,所以可视化工具是让分析师/人类专家关注这些相互关系的关键。所有这些机器学习技术被应用于自动化,全面搜索和发现隐藏在数据中的东西-所有这些在分析师开始开发模型之前!处理海量和多样化的大数据会占用分析师宝贵的时间。采用机器学习不仅可以提高模型的准确性,还可以提高效率,这对于扩大分析团队这一关键资产并保持竞争力至关重要。+++既然你在这里,为什么不看看我们对2019年的其他预测呢2019年政府预测:自动化、增强和安全网络预测2019:网络不安全年2019年消费银行预测:四大趋势值得关注2019年公共政策预测:未来监管改革2019年欺诈与支付预测:无现金–小心2019年收藏预测:SOP不会削减2019年分析预测:伦理人工智能的创新