Машинное обучение может использоваться для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие. Для обучения моделей используются большие данные и мощные компьютеры. После обучения, модели могут использоваться для автоматической обработки новых данных и предсказания будущих событий.
Различные модели машинного обучения имеют различные способности и применяются для решения различных задач. Например, линейная регрессия используется для предсказания непрерывных значений, а логистическая регрессия -для предсказания вероятности принадлежности объекта к какому-либо классу. Дерево решений используется для классификации и регрессии, используя набор условных ветвлений для принятия решений.
В области информационной безопасности машинное обучение используется для решения различных задач, таких как:
- обнаружение инцидентов,
- анализ безопасности,
- автоматическое реагирование
- предотвращение атак.