الرئيسية » المكتبة الإحصائية

Machine Learning -Algorithms, Models and Applications
التعلم الآلي (ML) هو قدرة النظام على اكتساب المعرفة ودمجها ثم تطويرها تلقائيًا من البيانات واسعة النطاق، ثم توسيع المعرفة المكتسبة بشكل مستقل عن طريق اكتشاف معلومات جديدة، دون أن تتم برمجته خصيصًا للقيام بذلك. باختصار، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة أن تجد تطبيقًا في ما يلي: (1) فهم أعمق للحدث السيبراني الذي أدى إلى إنشاء البيانات قيد الدراسة، (2) التقاط فهم الحدث في شكل نموذج، (3) التنبؤ القيم المستقبلية التي سيولدها الحدث بناءً على النموذج الذي تم إنشاؤه، و(4) الكشف بشكل استباقي عن أي سلوك شاذ للظاهرة بحيث يمكن اتخاذ الإجراءات التصحيحية المناسبة مسبقًا. يعد تعلم الآلة مجالًا تطوريًا، ومع الابتكارات الحديثة في التكنولوجيا، خاصة مع تطور خوارزميات أكثر ذكاءً والتقدم في الأجهزة وأنظمة التخزين، أصبح من الممكن أداء عدد كبير من المهام بشكل أكثر كفاءة ودقة، والتي لم يكن من الممكن حتى تخيلها قبل عقدين من الزمن. على مدى السنوات القليلة الماضية، تطور أيضًا التعلم العميق (DL)، وهو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي تتضمن بنيات وخوارزميات ونماذج أكثر تعقيدًا لحل المشكلات المعقدة والتنبؤ بالنتائج المستقبلية للأحداث المعقدة.