テクノロジーは日夜進歩します。 マシンラーニングは、アルゴリズムを使ってデータを反復的に学習し、コンピュータが隠れた視界を見つけることを可能にするデータ分析の方法です。 コンピュータはプログラムを実行することなく学習でき、モデルが新しいデータにさらされると独立して適応することができます。 簡単な例として、オンラインショッピングが挙げられます。 ほとんどのオンラインショッピングでは、あなたが購入しそうな商品を自動的にお勧めします。 これらのリコメンド機能は、ショッピング履歴、最近の検索、関連する人や友人に基づいています。 マシンラーニングは、これらの大量のデータを分析し、顧客が購入する可能性の高い商品を推薦することができます。 オンラインショッピングのみならず、詐欺検出、電子メールスパムフィルタリング、ビデオ分析、高度な脅威など、さまざまな分野でマシンラーニングは成長しています。 マシンラーニングのアプローチはサイバーセキュリティ業界に適しています。 機械マシンラーニングは、大量のデータを収集して保存することによって、高度なサイバー脅威を分析することができます。 成熟した環境で毎日収集される膨大な量の生データを分析することは困難です。 また、マシンラーニングは、重要なインフラストラクチャとシステムを効果的に防御することを可能にします。