❓100 вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_1

1/ В чем разница обучение с учетелем и обучение без учителя ? (Explain the difference between supervised and unsupervised machine learning ?)

Основное отличие между обучением с учителем и обучением без учителя заключается в наличии или отсутствии структурированной информации о правильных ответах на заданные вопросы.

- Обучение с учителем: в процессе обучения существует учитель (например, преподаватель, специалист в определенной области), который предоставляет учащимся структурированные данные и правильные ответы на вопросы. Информация в этом случае может быть представлена в форме классифицированных данных, меток, разметки объектов и т.д. Точность и эффективность обучения с учителем высоки, но этот подход зависит от качества и количества обучающих данных.

- Обучение без учителя: в этом подходе информация для обучения не размечена, то есть нет правильных ответов на вопросы. Обучающая система должна самостоятельно искать закономерности и структуры данных. Обучение без учителя используется для задач кластеризации, сокращения размерности, обнаружения аномалий и т.д. Точность и эффективность обучения без учителя ниже, но его преимущество заключается в том, что система сама формирует кластеры и группы данных, что может открыть новые пути для анализа и использования данных.

#work #ml #deep #learning #optimization #testing #data_science #model #analysis #coding #accuracy #precision #recall #score

❓100 вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_2

2/ Что такое параметрические/непараметрические модели машинного обучения и приведите примеры ?

Параметрические модели машинного обучения - это модели, в которых число параметров заранее определено и не зависит от размера обучающей выборки. Примеры параметрических моделей машинного обучения включают линейную регрессию, логистическую регрессию, метод опорных векторов и некоторые модели на основе искусственных нейронных сетей.

С другой стороны, непараметрические модели машинного обучения не ограничены заранее определенным числом параметров, что позволяет более гибко обучаться на основе сложных данных и отображать непрерывные функции. Примеры непараметрических моделей машинного обучения включают решающие деревья, случайные леса и метод k-ближайших соседей.

#work #ml #deep #learning #optimization #testing #data_science #model #analysis #coding #accuracy #precision #recall #score

❓100 вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_3

2/ В чем разница между классификацией и регрессией ?

- Классификация используется для прогнозирования принадлежности объекта к определенному классу. Например, классификация может быть использована для определения, является ли электронный письмо "спамом" или "не спамом". Она обычно основана на обучении алгоритма на уже размеченных данных, чтобы он мог прогнозировать класс новых данных.

- Регрессия, с другой стороны, используется для прогнозирования непрерывного числового значения. Например, регрессия может использоваться для прогнозирования цены на недвижимость на основе ее характеристик, таких как площадь, количество комнат и т.д. Она также основана на обучении алгоритма на уже размеченных данных, чтобы он мог прогнозировать значения для новых данных.

Таким образом, основная разница между классификацией и регрессией заключается в том, что классификация используется для прогнозирования принадлежности к классу, тогда как регрессия используется для прогнозирования непрерывных значений.

#work #ml #deep #learning #optimization #testing #data_science #model #analysis #coding #accuracy #precision #recall #score

❓100 CEH (Certified Ethical Hacker) - Вопрос_1

Q:1-Which of the following is component of a risk assessment?

- Logical interface;
- DMZ;
- Administrative safeguards;
- Physical security;

Ответ: Administrative safeguards

💬Administrative safeguards относится к мерам защиты информационной системы, которые связаны с организационными политиками, процедурами, стандартами и методологиями, используемыми для управления информационной безопасностью.

💬К таким мерам относятся, например, политики на управление условиями доступа, процедуры настройки параметров безопасности, программы обучения для персонала, управление резервными копиями и т.д.

💬Эти меры позволяют администраторам систем обеспечить единство и последовательность процессов в управлении безопасностью, что повышает безопасность информационных технологий в организации.

⛔️⛔️⛔️Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account

❓100 CEH (Certified Ethical Hacker) - Вопрос_3

Q:3-An attacker gains access to a Web servers database and display the contents of the table that holds all of the names, passwords, and other user information. The attacker did this by entering information into the Web site's user login page that the software's designers did not expect to be entered. This is an example of what kind of software design problem?

- Insufficient security management;
- Insufficient database hardening;
- Insufficient exception handling;
- Insufficient input validation.

Ответ: Insufficient input validation

💬"Insufficient input validation" - это уязвимость, которая возникает, когда входные данные, которые получает веб-приложение, не проверяются на соответствие ожидаемому формату или типу. Это может позволить злоумышленнику отправлять вредоносные данные, которые могут служить началом других атак, например SQL-инъекции или кросс-сайтовых скриптов. Кроме того, недостаточная проверка ввода может также стать причиной ошибок приложения или отказа в обслуживании.

▶️ https://habr.com/ru/articles/328810/

⛔️⛔️⛔️Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#cyber #secutity #coding #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration #testing #account