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보안에서 기계 학습의 조용한 승리와 허위 약속
머신 러닝 (ML)은 컴퓨터가 명시 적 프로그래밍없이 답변을 추정 할 수있는 통계적 방법의 모음입니다.
ML은 좁은 범위 문제 및 대규모 데이터 세트에 적합하며 재현 가능하거나 예측 가능한 패턴을 처리 할 때 유용합니다.
しかし、 ml は万能ではなく、すべてのセキュリティ問題に適用可能なわけではありません。
복잡한 문제의 경우 ML을 시도하기 전에 다른 모든 접근법을 고려해야합니다.
ML은 비교적 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 간단한 접근 방식으로 해결할 수있는 것이 좋습니다.
예를 들어, NLP (Natural Language Processing)는 ML의 성공적인 예이며 복잡한 언어 패턴을 이해하는 데 도움이됩니다.
그러나 ML 사용은 적절한 사용 사례 선택과 충분한 양의 관련 데이터가 필요하며, 해석 결과에는 확률 적 불확실성이 포함됩니다.
ML은 일부 문제에 매우 효과적이지만 모든 슬롯 무료체험 요구에 대한 한 가지 크기의 솔루션은 아닙니다.