Внедрение интегрированного обучения в системах машинного обучения

Внедрение интегрированного обучения в системах машинного обучения

Что такое федеративное обучение? В мире машинного обучения традиционный подход к обучению моделей искусственного интеллекта (ИИ) подразумевает централизацию огромных объёмов данных в одном месте. Однако такой метод имеет ряд недостатков, особенно когда речь идёт о конфиденциальности и безопасности данных. Здесь на помощь приходит федеративное обучение (federated learning), которое представляет собой децентрализованный и защищающий конфиденциальность способ обучения моделей ИИ. Как работает федеративное обучение Для понимания работы федеративного обучения рассмотрим этот процесс шаг за шагом:...

20 октября 2024 17:00 · 2 минуты · 370 слов · Maxim Zhirnov
Создание системы прогнозирования потребления ресурсов в облачной инфраструктуре

Создание системы прогнозирования потребления ресурсов в облачной инфраструктуре

Введение в облачную инфраструктуру и прогнозирование ресурсов В постоянно расширяющемся мире облачных вычислений эффективное управление ресурсами имеет решающее значение для поддержания оптимальной производительности и минимизации затрат. Одним из ключевых аспектов в управлении облачной инфраструктурой является прогнозирование потребления ресурсов, чтобы обеспечить готовность системы к обработке нагрузки. В этой статье мы подробно рассмотрим систему прогнозирования ресурсов в облачной инфраструктуре. Понимание IaaS и облачных ресурсов Прежде чем погрузиться в систему прогнозирования, давайте кратко рассмотрим, что такое IaaS (инфраструктура как услуга) и что она предлагает....

17 октября 2024 14:00 · 4 минуты · 783 слова · Maxim Zhirnov
Построение сетевой системы обнаружения аномалий с использованием машинного обучения

Построение сетевой системы обнаружения аномалий с использованием машинного обучения

Важность обнаружения сетевых аномалий В обширном и постоянно расширяющемся цифровом ландшафте сетевая безопасность стала важнейшей проблемой. С ростом изощрённых кибератак потребность в надёжных системах обнаружения аномалий в сети становится всё более актуальной. Эти системы предназначены для выявления и маркировки необычных паттернов в сетевом трафике, помогая предотвратить нарушения и поддерживать целостность вашей сети. Что такое обнаружение сетевых аномалий? Обнаружение сетевых аномалий, часто называемое обнаружением выбросов, включает идентификацию объектов данных или паттернов, которые значительно отклоняются от нормального поведения набора данных....

14 октября 2024 17:00 · 4 минуты · 819 слов · Maxim Zhirnov
Сравнительный анализ: TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения

Сравнительный анализ: TensorFlow и PyTorch для глубокого обучения

Когда речь заходит о мире глубокого обучения, выделяются два имени: TensorFlow и PyTorch. Эти фреймворки стали предметом жарких споров, у каждого есть свои преданные сторонники. Но какой из них лучше? Это всё равно что спрашивать, кто победит в бою — Бэтмен или Супермен — всё зависит от контекста и того, чего вы пытаетесь достичь. Понимание PyTorch и TensorFlow Давайте начнём с основ. И PyTorch, и TensorFlow — мощные инструменты для глубокого обучения, но они подходят к проблеме с разных сторон....

10 октября 2024 15:27 · 4 минуты · 797 слов · Maxim Zhirnov
Знакомство с Джулией: Высокопроизводительные научные вычисления

Знакомство с Джулией: Высокопроизводительные научные вычисления

Рост популярности Julia в научных вычислениях В постоянно меняющемся мире научных вычислений появилась новая звезда — Julia. Этот относительно новый язык программирования обещает высокую производительность, простоту и универсальность. Если вы разработчик или исследователь, который ищет новые инструменты, Julia определённо заслуживает внимания. Почему стоит выбрать Julia? Julia была представлена в 2012 году, но быстро завоевала популярность благодаря уникальному сочетанию функций. Вот несколько причин, по которым Julia становится выбором многих в сообществе научных вычислений:...

9 октября 2024 10:00 · 3 минуты · 612 слов · Maxim Zhirnov