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太原达内人工智能培训机器学习技术需要掌握哪些知识点

发布：太原达内教育官网
来源：互联网
时间：2022-06-17 08:14

机器学习是大多数软件开发程序员在学习人工智能技术的时候需要重点掌握的一个编程技术知识，而本文我们就通过案例分析来了解一下，机器学习技术需要掌握哪些知识点。

太原达内人工智能培训机器学习技术需要掌握哪些知识点

为什么机器学习很适合?

容器按需使用，上下线转换频繁，安全人员没有犯错的余地。攻击者却只需成功一次即可收获满满，而不断发展变化的云原生环境中，入侵来得更加容易，因为安全难以跟进。也就是说，运行时环境如今可因内部人黑客行为、策略错误配置、零日威胁和外部攻击而千疮百孔。

这种动态环境中，人手短缺的安全团队是无法人工大规模抵御这些威胁的。安全配置可能需要几个小时乃至数天才能调整好，如此充裕的时间完全够黑客充分利用该机会窗口了。

过去几十年来，我们已经见证了机器学习算法和技术的长足进步。如今，即使是没有统计学背景的人，也可以获取机器学习模型并将之应用来解决各种问题。

容器很适合用监督学习模型，原因如下：

1.容器表面很小

因为容器基本为模块化任务设计，构造简单，比较容易定义其内部行为基线，区分正常与不正常的行为。虚拟机则不同，动辄几百个程序和进程运行，比容器难判断得多。

2.容器是声明性的

此处换成自己的内容

不用挨个儿查配置，DevOps团队查看守护进程和容器环境就可以了解特定容器运行时可以做些什么了。

3.容器是不可变的

这种不变性就是防止运行时修改的保护围栏。比如说，如果某容器突然开始运行netcat，那就说明可能有人入侵了。

鉴于以上特性，机器学习模型可以从行为中学习，在创建运行时配置时更加准确，精准评估哪些行为应被允许而哪些应加以禁止。通过让机器来定义准确的配置，自动发现潜在威胁指标，检测的效率和精度都能得到大幅提升。同时，这还能缓解安全运营中心团队成员的过劳情况，让他们不用为不同容器环境挨个儿手动创建特定规则，从而将精力放在响应和修复上，而不是单调机械地人工检测上。

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