算法與樣本缺一不可
時間：2022-03-23 12:21:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-03-23 12:21:01 來源：行業(yè)動態(tài)
目前，很多企業(yè)都在做機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的相關(guān)研發(fā)。王景普認(rèn)為，如果輸入的樣本不夠典型，樣本覆蓋面不夠廣、不夠大，那么，機(jī)器學(xué)習(xí)出來的模型不一定會是最匹配業(yè)務(wù)的模型，同時輸出的結(jié)果也必定不是最好的。因此，算法和輸入數(shù)據(jù)的樣本這兩點(diǎn)非常關(guān)鍵，缺一不可。算法再好，但是沒有樣本，沒有典型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)輸出結(jié)果一定不會好。當(dāng)然即使有海量的數(shù)據(jù)，沒有好的算法，那可能要花很多年才能計算出來，也是不現(xiàn)實(shí)的。
而融入人工智能的優(yōu)勢就在于可以利用全球數(shù)億控制點(diǎn)和龐大的客戶群所建立起的龐大分析樣本，相比單一客戶分析來講這是非常大的突破，所以分析效果也會更加精準(zhǔn)。
在分析過程中，首先要收集數(shù)據(jù)，從廣度來講，賽門鐵克在全球保護(hù)了1.75億個終端，有八千萬代理端點(diǎn)，針對端點(diǎn)流量、電子郵件，在全球有9500萬個傳感器，還有誘餌郵箱，從而能在全球收集廣泛的數(shù)據(jù)。除了收集的數(shù)據(jù)，企業(yè)里面端點(diǎn)上的進(jìn)程、系統(tǒng)事件也會進(jìn)行收集。再加上不同的行業(yè)，不同的客戶，不同類型的設(shè)備、機(jī)器，通過這些形成的數(shù)據(jù)來源。
王景普表示，在收集事件的時候，第一，我們不會對用戶的終端產(chǎn)生影響；第二，也不會導(dǎo)致它跟端點(diǎn)上任何其他軟件或者系統(tǒng)產(chǎn)生沖突；第三，我們還會確保匿名性，不會涉及到企業(yè)機(jī)密相關(guān)信息的收集。我們還將云端核心端點(diǎn)的分析引擎也做了一些變化，來達(dá)到既確保用戶系統(tǒng)的性能，又能夠保護(hù)隱私的這樣一種平衡。
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