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机器学习中安全与隐私问题(对抗性攻击)

近几年,机器学习异常火爆,可以用来解决各种各样的问题,但却很少有人意识到机器学习本身也容易受到攻击,终于Ian Goodfellow和Papernot首次将机器学习的攻击提出,并且做了很多非常重要的研究,这里给出这二位大牛的博客的翻译,有兴趣的朋友可以关注一下,觉得还是很有意思的研究。本文也是安全方面的学习,有兴趣的希望可以一起讨论学习~~

(一)背景

直到几年前,机器学习算法在许多有意义的任务上都没有很好地发挥作用,比如识别物体或翻译。因此,当机器学习算法没能做正确的事情时,这是规则,而不是例外。今天,机器学习算法已经进入了下一个发展阶段:当呈现自然产生的输入时,它们可以比人类表现得更好。机器学习还没有达到真正的人类水平,因为当面对一个微不足道的对手时,大多数机器学习算法都失败了。换句话说,我们已经达到了机器学习的目的,但很容易被打破。

机器学习常见算法分类汇总

作者:王萌

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里总结了一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。

机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。

学习方式

根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。

监督式学习:

机器学习常见算法分类汇总

机器学习概念性内容整理

机器学习的定义:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

机器学习中的有监督学习,无监督学习,半监督学习

在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法:监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)。

监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数,将输入映射到合适的输出,比如分类。

非监督学习:直接对输入数据集进行建模,比如聚类。

半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。

一、监督学习

1、监督式学习(Supervised learning),是一个机器学习中的方法。能够由训练资料中学到或建立一个模式( learning model)。并依此模式猜測新的实例。

训练资料是由输入物件(一般是向量)和预期输出所组成。函数的输出能够是一个连续的值(称为回归分析)。或是预測一个分类标签(称作分类)。

2、一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例(输入和预期输出)后,去预測这个函数对不论什么可能出现的输入的值的输出。要达到此目的。学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。

机器学习中的梯度下降法

最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分,几乎每一个机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。

本文中我将介绍一些机器学习领域中常用的且非常掌握的最优化算法,看完本篇文章后你将会明白:

• 什么是梯度下降法?
• 如何将梯度下降法运用到线性回归模型中?
• 如何利用梯度下降法处理大规模的数据?
• 梯度下降法的一些技巧

让我们开始吧!

梯度下降法

梯度下降法是一个用于寻找最小化成本函数的参数值的最优化算法。当我们无法通过分析计算(比如线性代数运算)求得函数的最优解时,我们可以利用梯度下降法来求解该问题。

梯度下降法的直觉体验

想象一个你经常用来吃谷物或储存受过的大碗,成本函数的形状类似于这个碗的造型。

机器学习中的梯度下降法

机器学习—— 基本设定

最近的十几年机器学习很是火热,尤其是其中的一个分支深度学习在工业界取得很好应用,吸引了很多眼球。不过从其历程来看,机器学习的历史并不短暂~从早期的感知机到八十年代火热的神经网络,再到九十年代被提出的经典算法集成学习和支持向量机;而最近的十年算得上是机器学习发展的黄金年代,软、硬件计算条件大幅提高,尤其是现在数据量的爆发式增长让机器拥有充分“学习”的资本...

1.概念

机器学习到底是什么?Wiki上有Tom M. Mitchell这样一段定义:

"A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E."

我经常这样总结: “设计模型,并从已观测的数据中学习出模型参数,然后通过模型对未知进行分预测 。”这样说似乎还是有点抽象,台大李宏毅老师ppt解释的非常形象:

九个机器学习的迷思!

当技术像机器学习一样被炒得沸沸扬扬时,就会有许多误解产生。以下是关于机器学习可以提供,或不能提供的清晰视角。

机器学习被证明是非常有用的,人们很容易假设它可以解决所有问题并适用于所有情况。和其它工具一样,机器学习在特定领域也很有用,特别是对于一直困扰着你,但你永远不会雇用足够的人来解决的问题,或者对于有明确目标,但没有明显的实现方法的问题。

尽管如此,每个组织都有可能以这样或那样的方式利用机器学习,因为42%的高管最近告诉埃森哲,他们预计人工智能将在2021年之前成为他们的创新的后盾。但是,只要你的视野能绕过炒作,并避免下面这些常见的误解你会得到更好的成果——通过了解机器学习可以实现和不能实现的机制。

迷思1:机器学习就是人工智能

机器学习和人工智能经常被用作同义词,但机器学习是最成功地从研究实验室走出来,迈向现实世界的技术,而人工智能则是一个广泛的领域,它涵盖计算机视觉、机器人技术和自然语言处理等领域,以及不涉及机器学习的约束满足等方法。不妨把它看成是使机器变得智能的一切东西。这些都不是那种一般人所害怕的通用“人工智能”——可以与人竞争甚至攻击人类的东西。

留意这些流行语并做到准确无误。机器学习是关于学习模式和预测大数据集的结果;结果可能看起来很“智能”,但其本质事关以前所未有的速度和规模应用统计数据。

机器学习中的五种回归模型及其优缺点

【导读】近日,机器学习工程师 George Seif 撰写了一篇探讨回归模型的不同方法以及其优缺点。回归是用于建模和分析变量之间关系的一种技术,常用来处理预测问题。博文介绍了常见的五种回归算法和各自的特点,其中不仅包括常见的线性回归和多项式回归,而且还介绍了能用于高维度和多重共线性的情况的Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归,了解它们各自的优缺点能帮助我们在实际应用中选择合适的方法。

编译 | 专知
参与 | Yingying

五种回归模型及其优缺点

线性和逻辑斯蒂(Logistic)回归通常是是机器学习学习者的入门算法,因为它们易于使用和可解释性。然而,尽管他们简单但也有一些缺点,在很多情况下它们并不是最佳选择。实际上存在很多种回归模型,每种都有自己的优缺点。

在这篇文章中,我们将介绍5种最常见的回归算法及特点。我们很快就会发现,很多算法只在特定的情况和数据下表现良好。

线性回归(Linear Regression)

无监督学习、GAN和强化学习将构建机器学习的未来

文/Al Gharakhanian □编译/张含阳

随着人工智能的不断发展,许多新的机器学习技术、架构和算法被提出,但这里有三个宏观趋势,将成为机器学习中游戏规则的改变者。

机器学习(ML),特别是深度学习(DL)已经成为许多科技出版物所涵盖的最热门话题之一。当然,这里面有一些炒作的成分,但是我们有足够好的理由相信,机器学习这一领域是值得关注和覆盖的。

机器学习的范围和影响一遍又一遍地在各种学科,数百种应用中被证明其重要性。广告、无人驾驶、聊天机器人、网络安全、无人机、电子商务、金融技术、工业机械、医疗保健、营销策划、机器人,以及搜索引擎等应用,这些只是机器学习的部分应用而已。

机器学习的优势不再受限于只有少数几个能够买得起花哨装备的精英人士。不可否认的是,智能产品推荐以及高性价比的聊天机器人已经在普通百姓中得到了普及。这还不要说很多尚未开发的领域等着我们去发掘。

开发并部署机器学习的成本正快速下降。即使是最热衷于这种技术的怀疑论者,比如马斯克和霍金,也可以很容易地发现它的用途非常多,并从机器学习身上找到商业价值。

根据几位机器学习、深度学习领域的知名专家,深度神经网络“表现得极其好”,即便他们可能也搞不清到底为什么。

为什么说机器学习是我们预防网络威胁的最佳武器

随着攻击面的不断扩大以及攻击技术的日趋复杂,安全行业目前正面临着严重的“安全技能短缺”。因此,我们过去所使用的安全保护策略可能已经不再像以前那么有效了,而现在唯一能帮我们对抗网络犯罪分子的盟友/武器,可能就是机器学习技术了。

尽管很多大学和在职培训机构已经尽了最大的努力,但到2022年市场上预计将出现180万左右的安全专业职位空缺。这场“危机”之所以会到来,其中一个原因就在于物联网设备数量的直线上升将导致攻击面呈指数增长。与此同时,很多传统的犯罪组织以及流氓国家也正在成为网络犯罪领域中的主要力量,他们所拥有的资源和技术可能比以往安全社区所面临的任何情况都要可怕得多。

但幸运的是,机器学习和其他形式的人工智能技术已经成熟到足以加入网络安全防御战线的最前线了。计算机分析趋势、处理大规模数据以及检测异常的能力都要远远高于人类能力。在机器学习算法的的帮助下,计算机可以根据一系列基本规则来将其应用到大规模数据集上。当它们不停地对这些规则进行迭代测试后,它们对数据的理解将会更加深刻和复杂。

利用机器学习增强安全防御、检测和响应能力

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