Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который использует алгоритмы и статистические модели для автоматического обнаружения закономерностей в данных и их использования для предсказания будущих событий.

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.

Модели машинного обучения могут анализировать большие объемы данных, включая системные журналы, сетевой трафик и различные другие данные, с целью обнаружения аномалий и нежелательных событий, которые могут указывать на инциденты безопасности. Они также могут использоваться для выявления и классификации различных типов атак.