W88love - Dien dan w88love

W88love dien dan thanh vien w88. W88love noi cac thanh vien gap nhau

You are not logged in.

#1 Altana: Trotz Umsatzrückgang Betriebsmarge auf hohem Niveau »  » 2020-08-21 09:58:39

BradyGrey
Replies: 0

Wykorzystywanie sztucznej inteligencji to perspektywa praktycznych zastosowań w firmach.
Już od jakiegoś czasu można zaobserwować wysyp narzędzi, czy aplikacji, które wykorzystują mechanizmy uczenia maszynowego.
Wiele firm ma problem z określeniem czego dokładnie potrzebuje, oraz co może osiągnąć inwestując w technologię AI (Artificial Intelligence) i uczenie maszynowe.
Najczęstszą barierą jest brak wiedzy i często też, doświadczenia, w jaki sposób efektywnie wdrożyć narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Kolejną barierą jest brak przekonania o zasobach danych, które gromadzone są w firmie.
Zastosowanie Machine learningu w naszym systemie Machine learning (uczenie maszynowe) w systemie eAuditor V7 WEB dokonuje analizy treści stron WWW oraz przypisuje odpowiednią kategorię.
Klasyfikacja stron internetowych może być przydatna w każdym podmiocie, gdzie nadzór i kontrola aktywności użytkowników może mieć realny wpływ na bezpieczeństwo.
Zaimplementowanie algorytmu uczenia maszynowego pozwala na sprawne i szybkie klasyfikowanie każdej strony internetowej pod kątem jej zawartości, dzięki czemu może być ona przypisania do odpowiedniej kategorii.
Moduł klasyfikacji stron WWW w systemie eAuditor V7 WEB przygotowany jest na występowanie różnych zdarzeń losowych w taki sposób, aby mimo błędu po stronie serwera lub wygaśnięcia strony internetowej nie przerywał działania i poprawnie wykonywał swoje zadanie, przypisując strony do odpowiednich kategorii.

Działanie klasyfikatora bayesowskiego  Klasyfikator bayesowski

który bazuje na twierdzeniu Bayesa, nadaje się w szczególności do rozwiązywania problemów o wielu wymiarach na wejściu.
Mimo prostoty metody, często działa ona lepiej od innych, bardziej skomplikowanych metod klasyfikujących.
Wspomniany klasyfikator można uczyć w trybie – uczenia z nadzorem.
Oznacza to, że do poprawnego i jeszcze lepszego działania algorytmu konieczny jest nadzór człowieka, który na bieżąco analizuje i poprawia ewentualne błędy algorytmu.
Klasyfikacja jest tak długo poprawna, jak długo poprawna kategoria jest bardziej prawdopodobna od innych.
Warto pamiętać.
W praktyce zdarza się, że algorytm może wskazać inną kategorię, niż się tego spodziewamy.
Dzieje się to zwłaszcza na stronach informacyjnych, które składają się z wielu artykułów o wielu tematykach i branżach.
Wtedy algorytm może wskazać chybioną kategorię.
Poprawność i czas klasyfikacji stron internetowych W ramach testu machine learningu w eAuditor V7 WEB skategoryzowano 1000 losowych i mało popularnych stron internetowych.
Obecnie jest to już liczba bliska 5 milionom.
Poprawność przypisania kategorii dla tych stron wynosi > 95%.
Problem z osiąganiem lepszych rezultatów nie stoi po stronie algorytmu, gdyż ten stwierdza największe prawdopodobieństwo wystąpienia danej kategorii.
Problematyczny okazuje się fakt, że jedna strona internetowa może zawierać się w kilku kategoriach na raz i każda z kategorii może być poprawna.

Przykład: Strona www.onet.pl może być skategoryzowany zarówno jako wiadomości i media

jak również jako rozrywka czy prawo i polityka.

Dlaczego wprowadziliśmy machine learning do systemu eAuditor V7 WEB

baza danych stron www z przypisanymi kategoriami jest ogromna oraz zajmuje mnóstwo miejsca (pow.
1 TB).
Ilość stron www to nie kilka tysięcy czy nawet milionów.
Obecnie jest to ilość trudna do oszacowania, zastosowanie gotowej bazy danych nie obejmuje nawet 75% stron przeglądanych przez naszych klientów – jest to fizycznie niemożliwe, strony www mogą zmieniać swoją kategorię szybciej niż gotowe bazy danych kategorii stron, bazy danych wymagają stałej aktualizacji, co jest kosztowne oraz pochłania mnóstwo czasu, machine learning kategoryzuje strony www indywidualnie pod potrzeby każdego użytkownika.
Korzyści z machine learningu dla użytkowników systemu eAuditor:  automatyczne przypisanie kategorii do każdej odwiedzanej strony www, wysoka skuteczność klasyfikacji, autodostosowanie do każdego użytkownika systemu eAuditor, brak bazy danych kategorii stron www i konieczności jej aktualizacji, automatyczna reklasyfikacja w przypadku modyfikacji algorytmu lub modyfikacji strony www, niezależność od zewnętrznych dostawców takiej bazy, redukcja kosztów eksploatacji systemu, możliwość integracji z systemem Hyprovision DLP pod kątem blokowania wybranych typów stron.
Jeśli masz pytania – skontaktuj się z nami.
Więcej informacji       Artykuł Wykorzystanie AI w klasyfikowaniu stron WWW pochodzi z serwisu eAuditor WEB.

Artykuł Wykorzystanie AI w klasyfikowaniu stron WWW pochodzi z serwisu BTC

.

Board footer

Powered by FluxBB