Машинное обучение было названо исследованием, которое снабжает компьютеры способностью выполнять процессы обучения без однозначного программирования, Артуром Сэмюэлем в 1959 году . Это была новая эра алгоритмов машинного обучения и других подобных вещей. Кроме того, это было началом машинного обучения! В настоящее время машинное обучение является одним из самых известных (если не самым!) профессиональных решений. ML Engineer считается лучшей профессией 2k19, как указывает Indeed..

Роботизированная автоматизация процессов (RPA), как следует из названия, включает в себя использование инноваций для компьютеризации утомительных бизнес-мероприятий, основанных на правилах, которые включают в себя заполнение одинаковых данных в разных местах, возврат информации или изменение порядка. Эта предварительно сконфигурированная платформа программирования использует предопределенное движение и бизнес-обоснование для последовательного выполнения обменов, выполнения заданий,..

Искусственный интеллект (основной и самый важный раздел науки о данных), Машинное обучение и Глубокое обучение — самые актуальные темы этого столетия. Их широкая сфера использования изменила аспекты инноваций в каждой области, начиная от здравоохранения, производства, бизнеса, образования, банковского дела, информационных технологий и так далее. Хотя эти термины широко используются и знакомы, они часто используются взаимозаменяемо. Однако между этими тремя терминами..

Сегодня трудно внедрить мощные инновации в области кибербезопасности без сильной зависимости от алгоритма машинного обучения . В то же время трудно успешно реализовать машинное обучение без обширного, богатого и полного способа работы с фундаментальной информацией и безграничностью науки о данных . Почему машинное обучение стало настолько важным для кибербезопасности? С помощью алгоритма машинного обучения платформы онлайн-защиты могут анализировать проекты и учиться на них, чтобы..