По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
Мы продолжаем знакомить вас с одной из самых распространенных IP-АТС – 3CX Phone System и в сегодняшней статье более детально рассмотрим ее особенности и возможности.
По сути 3СХ Phone System – это программное обеспечение, готовый дистрибутив, который остается только установить на сервер и он станет полноценной IP-АТС, поддерживающей все сервисы VoIP. VoIP-система построенная на основе 3CX обычно включает в себя сервер, один или несколько терминалов, работающих по протоколу SIP, шлюз VoIP/PSTN или сервис VoIP провайдера. 3CX сервер выполняет те же функции, что и Proxy-сервер: SIP терминалы, будь то телефонные аппараты или софтфоны, регистрируются на сервере и когда они хотят инициировать вызов, то обращаются к серверу с запросом об установлении соединения. Proxy-сервер содержит базу данных всех телефонов/пользователей, которые прошли регистрацию, а также соответствующие SIP-адреса, по которым устанавливается внутренний вызов или же маршрутизируется внешний от VoIP/PSTN шлюза или провайдера VoIP.
3CX это Windows ориентированная система, то есть дистрибутив сервера может быть установлен только на рабочие станции с операционной системой Microsoft Windows, клиентом же может быть устройство с любой ОС (iOS, Android, Mac, Windows, Linux).
Ниже приведены поддерживаемые версии для 3CX Phone System:
- Windows 7 Professional (x86 & x64)
- Windows 7 Ultimate (x86 & x64)
- Windows 7 Enterprise (x86 & x64)
- Windows 8 Pro (x86 & x64)
- Windows 8 Enterprise (x86 & x64)
- Windows 8.1 Pro (x86 & x64)
- Windows 8.1 Enterprise (x86 & x64)
- Windows 2008 Web Server (x64 only)
- Windows 2008 (& R2) Foundation (x64 only)
- Windows 2008 (& R2) Standard (x64 only)
- Windows 2008 (& R2) Enterprise (x64 only)
- Windows 2008 (& R2) Datacenter (x64 only)
- Windows 2012 Foundation (max. 15 presence connections on IIS installations)
- Windows 2012 Essentials (max. 25 presence connections on IIS installations)
- Windows 2012 Standard
- Windows 2012 Datacenter
- Windows 2012 R2 Essentials (max. 25 presence connections on IIS installations)
- Windows 2012 R2 Standard
Кроме того 3CX Phone System можно устанавливать на виртуальную машину, что сокращает расходы на содержание аппаратной части. Ниже приведены поддерживаемые версии гипервизоров:
- VMware ESX 5.X и выше
- Microsoft HyperV 2008 R2 и выше
Как в аппаратной так и в виртуальной реализации, производительность системы будет зависеть от следующих факторов:
Как много одновременных вызовов будет проводиться? (Это также является основным критерием при выборе лицензии)
Как много пользователей будет одновременно подключаться к серверу?
Будет ли использоваться запись телефонных разговоров?
Будут ли использоваться услуги VoIP провайдера?
Осуществляется ли маршрутизация вызовов главным образом по очередям и IVR?
3CX Phone System имеет надежную утилиту, позволяющую сделать полнейший бэкап системы, включая ее конфигурацию и другие важные данные – Backup and Restore. Это необходимо главным образом при обновлении системы или же переносе сервисов на другой сервер или виртуальную машину. Имеется также возможность настройки бэкапирования 3CX по графику. То есть, в определенным момент времени, система будет делать полный бэкап текущего состояния и в случае нештатных ситуаций, запланированного обновления или переноса, можно будет заново развернуть все сервисы системы.
3CX Phone System поддерживает большое количество телефонных аппаратов и может автоматически определить, когда он подключается к серверу. Это существенно сокращает время настройки и введения в эксплуатацию нового оборудования. Список поддерживаемых устройств приведен ниже:
Рекомендованные:
Fanvil F52/F52P, C58/C58P, C62/C62P
Fanvil X3/X3P, X5/X5G
Htek UC802, UC803, UC804, UC806, UC840, UC842, UC860, UC862
snom 3 Series - 300, 320, 360, 370
snom 7 Series - 710, 715/D715, 720/D725, 760/D765
snom M300, M700 Dect (M300 Base, M700 Base)
Yealink T19P/E2, T20P, T21P/E2, T22P, T26P, T28P
Yealink T23P/G, T32G, T38G, T41P, T42G, T46G, T48G
Yealink VP530 Руководство по настройке, Yealink DECT W52P
Поддерживаемые:
- Cisco 7940/ 7941/ 7960 /7961 Руководство по настройке
- Cisco SPA 302, 303, 501G, 502G, 504G, 508G, 509G, 525G/G2
- Gigaset N510 IP PRO Руководство по настройке
- Panasonic KX-TGP500B01 (DECT)
- Polycom SoundPoint 320, 330 Polycom SoundPoint 321, 331, 335, 450, 550, 560, 650, 670
- Polycom SoundStation 5000, 6000, 7000
- snom MeetingPoint, snom PA1 – Public Announcement System, snom 8 Series - 820, 821, 870
Каждый SIP-терминал имеет инструкцию по настройке через веб-интерфейс, или же, может быть автоматически настроенным с помощью удаленного интерфейса 3CX Phone System с помощью функции Provisioning.
За каждым SIP-терминалом (пользователем) закрепляется свой добавочный номер (Extension), по которому он будет доступен для звонка во внутренней сети или же из внешней с введением общего номера.
Управление Extension’ами осуществляет Администратор системы. Администратор может редактировать правила для каждого Пользователя, разрешать или запрещать пользоваться некоторыми функциями системы, запускать сбор статистической информации с каждого Extension’а и другие:
- Записывать все разговоры на данном Extension
- Отправлять автоматическое письмо о пропущенном звонке
- Скрыть Extension в адресной книге
- Отключить Extension
- Разрешить/запретить проводить внешние/внутренние вызовы
- Разрешить проведение вызовов только после ввода PIN
- Запретить регистрацию Extension вне сети
И многое другое.
Да – да, CUCM умеет собирать CDR (Call Detail Record). А в статье мы покажем, как включить данный функционал, который по умолчанию, отключен.
Включение CDR
Подключаемся к интерфейсу Cisco Unified CM Administration:
Переходим по пути System → Service Parameters и выбираем следующее:
Server - 192.168.1.1 (Active), например. Тут мы выбираем ноду, на которой проведем работы. У вас, конечно, IP будет другой. А может и такой же :)
Service - отметьте сервис Cisco CallManager (Active);
Листаем на появившейся страницу параметры и находим сегмент System, в котором отмечаем вот что:
CDR Enabled Flag * - True. Этим параметром мы говорим колл – менеджеру, создавать и хранить CDR – записи по каждому звонку, который пройдет через этот UCM;
CDR Log Calls with Zero Duration Flag * - True. Включая этот параметр, мы говорим, чтобы сервер сохранял звонки, которые не состоялись, или длительность которых менее 1 секунды (это полезно для траблшутинга);
Не забывайте сохранить изменения. Повторите данные процедуры для каждой ноды в кластере (если на этапе выбора в сегменте System → Service Parameters → Server у вас больше одного сервера).
Дополнительная настройка
После этого, давайте познакомимся с дополнительными параметрами. Для этого, в меню настройки нажмите на кнопку Advanced:
Выставьте следующие параметры:
Call Diagnostics Enabled - Enabled Only When CDR Enabled Flag is True. Параметр отвечает за включение так называемых Call Management Records (CMR), которые очень полезны при диагностике проблем и траблшутинге;
Display FAC in CDR - True. Отображать ли Forced Authorization Code (FAC) в CDR записях. То есть, отображаться ли код доступа в CDR – записях. В целом, данный параметр зависит от ваших политик безопасности. Мы отображаем :);
Show Line Group Member DN in finalCalledPartyNumber CDR Field - True. Если коротко – параметр в таком положении, будет показывать DN (directory number) человека, который ответил на звонок внутри группы, а не номер самой группы;
Show Line Group Member Non Masked DN in finalCalledPartyNumber CDR Field: Required Field - по факту, почти тоже самое, что и выше;
Переходим в интерфейс Cisco Unified Serviceability, переходим в раздел Tools → CDR Analysis and Reporting. Далее, во вкладке CDR можете воспользоваться поиском или выгрузкой данных. Enjoy :)