Всем привет, В этом блоге я собираюсь рассказать вам об одном случае использования матрицы путаницы в области кибербезопасности. До сих пор мы знаем об использовании матрицы путаницы в машинном обучении, глубоком обучении, нейронной сети и искусственном интеллекте, но где эта часть машинного обучения или искусственного интеллекта помогает в борьбе с киберпреступностью. Но сначала нам нужно знать, что на самом деле представляет собой матрица киберпреступности и путаницы, только тогда мы..

Это цифровая эра Gen-Z, как мы знаем. Современные технологии очень сильно развиты. Мы видим, что сейчас много пользователей, и их ценные данные поступают в Интернет. Так как стало намного проще общаться и обмениваться информацией через “ Интернет ” . Но мы должны принимать хорошее с плохим. Так что да, вы правильно догадались. Я говорю о быстром росте киберпреступлений, утечек данных и взломов социальных сетей . В этой статье мы узнаем о киберпреступлениях и о том, как их..

Основная цель метрик оценки производительности — найти положение целевого объекта. Были решены различные вопросы сравнения, которые позволяют выразить особенности. Здесь цель отслеживается в отношении литературы, где все время рассчитывается процент. После появления проблемы оценка производительности трассировщика стала аспектной. Метрики, разработанные для позиционного трекера, были оценены относительно реальных траекторий. Показатели оценки производительности в машинном обучении..

Когда я впервые столкнулся с Матрицей путаницы, как следует из названия, это было очень запутанно. Но по мере того, как я углубился в это, я понял, что матрица путаницы на самом деле помогает нам обобщить путаницу, созданную моделью, которая делает неверные прогнозы. Трудно понять? Не волнуйтесь, мы пройдемся по матрице путаницы и постараемся ее лучше понять. Что такое матрица путаницы? Короче говоря, матрица неточностей - это метод, используемый для суммирования..

Матрица неточностей - это матрица N * N (N = количество целевых классов), состоящая из числа прогнозируемых и фактических целевых значений. Это помогает в оценке эффективности модели классификации. Давайте взглянем на матрицу путаницы для двоичной классификации, чтобы понять используемую терминологию. Независимо от того, является ли сообщение спамом или нет, страдает ли пациент диабетом или нет, откажется клиент от него или нет - это несколько примеров бинарной классификации...