Sicherheitslösungen

Dies ist ein sehr beliebtes und interessantes Thema im Bereich der Datenanalyse. Viele Menschen wollen es ausführlich verstehen. Schließlich ist es in der heutigen Ära mit riesigen Datenmengen zu wichtig, ungewöhnliche Datensituationen zu finden.

Was ist es zuallererst. In der Tat müssen wahrscheinlich neuronale Netze verwendet werden, um diese ungewöhnlichen Datenmuster oder -situationen herauszufinden. Neurales Netzwerk, er ist wie ein Gehirn. Einfach ausgedrückt fühlen sich traditionelle statistische Methoden manchmal etwas überfordert, wenn sie komplexe Daten haben. Zu diesem Zeitpunkt wird die leistungsstarke Lernfähigkeit neuronaler Netzwerke nützlich sein.

Lassen Sie uns über einige seiner Schlüsselteile sprechen

1. Design der Netzwerkstruktur. Dies ist kein lässiges Design. Unterschiedliche Datentypen und Eigenschaften erfordern unterschiedliche neuronale Netze. Beispielsweise kann es beispielsweise Bilddaten erforderlich sein, um eine besonders leistungsstarke Netzwerkstruktur anzuwenden, die Bild dreidimensionale Informationen verarbeiten kann. Und wenn es sich um textbasierte Daten handelt, müssen Sie die Methode ändern, die zum Text passt. Wenn Sie die falsche Netzwerkstruktur auswählen, wird der Effekt zwangsläufig stark reduziert.

2. Datenvorverarbeitungsverbindung. Bevor wir die Daten in das neuronale Netzwerktraining werfen, müssen wir die Daten gut verarbeiten. Beispielsweise beseitigt die Datenreinigung Daten mit Fehlern oder Auslassungen, die wie das Aufbau eines Hauses und das Grundeln einer Grundlage entsprechen. Andernfalls ist das Haus instabil. Zum Beispiel die Durchführung des Betriebs der Standardisierungsfunktionsskalierungsdaten. Auf diese Weise können unterschiedliche Daten unter einem relativ fairen und einheitlichen Standard geschult werden. Das ausgebildete Modell wird besser sein.

3.. Trainingsmethoden und -techniken. Die Schulung neuronaler Netzwerke kann über Nacht nicht erreicht werden, und es gibt viele Methoden, auf die man achten kann. Die Auswahl des richtigen Optimierers ist zu kritisch. Es ist wie der Motor, der den neuronalen Netzzug vorantreibt. Die Auswirkungen verschiedener Optimierer sind sehr unterschiedlich. Wir müssen sorgfältig die Größe der Trainingsstapel und die Trainingsrundnummernparameter auswählen. Wir müssen uns kontinuierlich anpassen. Nach vielen Experimenten finden wir eine numerische Kombination, die den aktuellen Daten und Aufgaben am besten entspricht.

Sprechen wir über die Verwendung einfacher Regeln, um Ausnahmen zu erkennen. Der Vorteil besteht darin, dass sie leicht zu verstehen und implementieren zu können. Sobald das Datenvolumen jedoch stark zunimmt, ist diese Methode wie ein altes Auto, das die neue Straße nicht durchlaufen kann. Angesichts komplexer Situationen ist es unmöglich, sofort etwas zu bewirken. Wenn es ersetzt wird, ist es bei der Umgang mit komplexen Datensätzen und der genauen Identifizierung von Anomalien sehr effektiv. Es ist jedoch relativ kostspielig. Für das Training sind weitere Daten erforderlich, und die Kosten für Hardware und Software sind ebenfalls hoch.

Fügen wir einige Details über das Q & A -Format hinzu

F: Was ist die Hardwareanforderung?

Antwort: Einfach ausgedrückt, wenn Sie kleine Datensätze verarbeiten, können Sie dies heutzutage tun. Schließlich müssen Sie kein übermäßiges und übermäßiges Rechenvolumen haben. Wenn es sich jedoch um ein großflächiges und komplexer Bereich handelt, insbesondere bei hohen Echtzeit-Erkennungsanforderungen, können die Supercomputer auf Serverebene dieses neuronale Netzwerk volle Stärke ausüben. Einige können sogar mit GPU -Computing ausgestattet sein, das speziell zur Beschleunigung der Ausbildung neuronaler Netze verwendet wird. Wenn Sie GPU verwenden, um das Computing zu beschleunigen, müssen Sie das Computing installieren und debuggen.

F: Wie man eine gute oder schlecht ausgebildete Person beurteilt

Antwort: Sie können einige Indikatoren übergeben. Zum Beispiel hat Genauigkeit, Rückruf, F1 -Score usw. jeweils seine eigenen Verwendungen. Genauigkeit ist ungefähr das Verhältnis des Modells, um die normalen Daten herkömmlicher Daten korrekt zu beurteilen. Manchmal ist die Genauigkeitsrate jedoch weit ausreichend, um die Bühne zu betreten, und dann wird die Rückrufrate zurückgerufen. Die F1 -Scores basieren auf der Genauigkeit und der Rückrufrate in ausgewogener Weise, um eine umfassende Bewertung zu erhalten, die die abnormale Situation der Modellidentifikation umfassend nachweisen kann. Wenn Sie auf ein Erkennungsaufgabenmodell mit hohen Genauigkeitsanforderungen und hohem Rückruf und geringer Fehlerbeurteilung stoßen, müssen Sie auf diese Parameter achten.

F: Was soll ich tun, wenn es während des Trainingsprozesses immer übertroffen wird?

Antwort: Diese Situation ist eigentlich weit verbreitet und es gibt viele Lösungen. Regularisierungsmethode, fügen Sie das Gewicht des neuronalen Netzwerks relevante Einschränkungen hinzu und übertreffen Sie sich nicht auf bestimmte Daten, wie Sie möchten. Die Technologie kann auch implementiert werden, um nach zufällig verhindern, dass Neuronen mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit arbeiten. Diese Methode erzwingt das Netzwerk, sich nicht einfach auf die Übertraining einiger Neuronenverbindungen zu konzentrieren, um eine Überanpassung zu vermeiden.

Ich persönlich denke, ich denke, es wird in Zukunft definitiv eine große Sache geben. Obwohl wir Probleme wie Kosten und technische Schwierigkeiten haben, steigen die Optimierungsalgorithmen mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der technologischen Entwicklung allmählich und die Hardwareanlagen werden immer leistungsfähiger. Verschiedene Bedingungen werden immer günstiger. Dies wird definitiv zum Mainstream im Bereich abnormaler Detektion. Es wird in allen Aspekten weithin populär sein, z. Die Zukunft wird immer besser und besser, was sich wirklich lohnt, sich darauf zu freuen.