بررسی انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی

شرکت فرازاندیشان سامانه گستر صبا (زیر نظر هلدینگ صبا میهن)با گردهم آوری تعدادی از متخصصین در زمینه فناوری اطلاعات و ارتباطات و نیز امنیت اطلاعات  و بررسی انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی با اتکا بر دانش فنی، تخصص و تجارب ایشان، در اجرای پروژه ها و طرح ها پژوهشی، کاربردی، راهبردی، فنی و مالی به ایفای نقش و مشارکت اثربخش و کارا می پردازند.

الگوریتم های یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی از دو روش کلی تکامل پیدا کردند؛

روش اول

یادگیری با نظارت انجام می شود و در روش دوم، فرآیند یادگیری، فاقد نظارت است. در یادگیری ماشینی با نظارت، تمام الگوریتم ها از طریق اطلاعات فراهم می شوند و پس از دسته بندی شدن، برای افزایش هوشمندی ماشین به کار می روند. در یادگیری ماشینی فاقد نظارت، در حقیقت، الگوریتم های یادگیری ماشینی بدون نیاز به تنظیم شدن،به گونه‌ای برنامه‌ریزی می‌شود که تمام اطلاعات مورد نیاز خود را به دست آورد.

دسته دوم

یعنی یادگیری ماشینی فاقد نظارت، بسیار مهم تر باشد چرا که این سیستم می تواند به تنهایی، اطلاعات را یاد بگیرد؛ این در حالی است که هر دو روش ذکر شده در فوق، نقش مهمی در فرآیند یادگیری ماشینی دارند. در شرایطی که ناهنجاری های اطلاعاتی به وجود می‌آید – به طور مثال امنیت شبکه، جمع آوری داده های با کیفیت – حتماً از فرایند یادگیری با نظارت باید استفاده شود.

استفاده از این روش به این دلیل است که جمع آوری داده ها بسیار اهمیت دارد و ممکن است اشتباهات زیادی در طول عملیات رخ دهد. این اشتباهات می‌تواند مربوط به نیروی انسانی در مرکز عملیات SOC باشد، بنابراین لازم است تمام داده ها بازبینی شوند و در صورت لزوم، تغییراتی برای آنها داده شود. نیروی انسانی همواره باید در کنار فرایند یادگیری ماشینی با نظارت وجود داشته باشد. خوشبختانه پیشرفت‌های جدید در تکنولوژی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، عملی شدن این ایده ها را میسر ساخته است. همچنین قدرت سیستم‌ها هر ساله افزایش پیدا می‌کند و بنابراین هزینه ها کمتر شده اما فضای ذخیره سازی بیشتری نیاز است. یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، واژه های آشنا و پرکاربرد در حوزه تامین امنیت شبکه هستند. هر عاملی که موجب تهدید اطلاعات سازمان ها شود، در مرکز امنیت SOC ، تجزیه و تحلیل خواهد شد. بسیاری از سیستم ها خودکارسازی شده اند، اما همواره نیروهای انسانی باید برای تشخیص این تهدیدها وجود داشته باشند. نیروهای سازمانی پس از تحقیق و جمع آوری اطلاعات، با تصمیم گیری صحیح می توانند یک رفتار مخرب را تشخیص داده و راهکار مناسب را ارائه دهند.

افرادی که مسئولیت تجزیه – تحلیل اطلاعات به دست آمده از مرکز امنیت را دارند، همواره با پیغام های خطا یا هشدارهای غیره معتبر مواجه هستند. از آنجایی که سیستم های هوشمند، روز به روز در حال پیشرفت بهتر شدن است – نظیر فضای ذخیره سازی، تلفن همراه، اینترنت اشیا و غیره – بدون شک تمام این عوامل، میزان هشدارهای اشتباه را افزایش می دهند. تمام اعضای گروه تشخیص سیستم های امنیتی، هر روزه وقت زیادی برای این هشدارها صرف می کنند اما با این حال، سرعت عمل آنها تقریباً پایین است؛ بنابراین برای اینکه خطرات سایبری که در دنیای تکنولوژی جدید به وجود می‌آید و هنوز شناخته شده نیستند، تشخیص داده شوند، لزوماً باید تجهیزات کارآمد به کار رود