جستجوی برداری

یک تکنیک پیشرفته در هوش مصنوعی و بازیابی داده است که از نمایش‌های ریاضی یا بردارها برای یافتن و بازیابی موثر موارد مشابه در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. این روش به دلیل توانایی آن در گرفتن معنا و زمینه معنایی، جذابیت قابل توجهی به دست آورده است، و آن را به ویژه در کاربردهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، سیستم‌های توصیه و تشخیص تصویر ارزشمند می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی جستجوی برداری

1. نمایش‌های برداری

مدل‌های تعبیه شده: جستجوی برداری متکی بر مدل‌های تعبیه شده است که داده‌ها (متن، تصاویر و غیره) را به نمایش‌های برداری عددی تبدیل می‌کند. این تعبیه‌ها معنا و زمینه داده‌ها را به تصویر می‌کشند و امکان مقایسه بر اساس شباهت و نه مطابقت دقیق را فراهم می‌کنند.

2. اندازه‌گیری شباهت

متریک‌های فاصله: شباهت بین بردارها معمولاً با استفاده از معیارهای فاصله مختلف اندازه‌گیری می‌شود، مانند:

·         تشابه کسینوس: کسینوس زاویه بین دو بردار را اندازه‌گیری می‌کند و نشان می‌دهد که آنها بدون توجه به بزرگی آنها چقدر شبیه هستند.

·         فاصله اقلیدسی: فاصله خط مستقیم بین دو نقطه در فضای با ابعاد بالا را محاسبه می‌کند.

تعریف K-نزدیکترین همسایه

kNN یا الگوریتم k نزدیکترین همسایه، یک الگوریتم یادگیری ماشینی است که از نزدیکی برای مقایسه یک نقطه داده با مجموعه‌ای از داده‌هایی که روی آن آموزش داده شده و برای پیش بینی به خاطر سپرده است، استفاده می‌کند. این یادگیری مبتنی بر نمونه به kNN لقب "یادگیری تنبل" را می‌دهد و الگوریتم را قادر می‌سازد تا مسائل دسته‌بندی یا رگرسیون را انجام دهد. kNN با این فرض کار می‌کند که نقاط مشابهی را می‌توان در نزدیکی یکدیگر یافت - پرندگان پرنده با هم جمع می‌شوند.

به عنوان یک الگوریتم دسته‌بندی، kNN یک نقطه داده جدید را به اکثریت مجموعه در همسایگان خود اختصاص می‌دهد. به عنوان یک الگوریتم رگرسیون، kNN یک پیش‌بینی را بر اساس میانگین مقادیر نزدیک به نقطه پرس و جو انجام می‌دهد.

kNN یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که در آن 'k' تعداد نزدیکترین همسایگان در نظر گرفته شده در مسئله دسته‌بندی یا رگرسیون را نشان می‌دهد، و 'NN' مخفف نزدیکترین همسایگان به عدد انتخاب شده برای k است.

تاریخچه مختصری از الگوریتم kNN

kNN اولین بار توسط Evelyn Fix و Joseph Hodges در سال 1951 در زمینه تحقیقات انجام شده برای ارتش ایالات متحده توسعه یافت. آنها مقاله‌ای را منتشر کردند که در آن تجزیه و تحلیل تفکیک کننده، که یک روش دسته‌بندی ناپارامتریک است، توضیح می‌داد. در سال 1967، توماس کاور و پیتر هارت روش دسته‌بندی ناپارامتریک را گسترش دادند و مقاله «دسته‌بندی الگوی نزدیکترین همسایه» را منتشر کردند. تقریباً 20 سال بعد، این الگوریتم توسط جیمز کلر، که یک "KNN فازی" ایجاد کرد که نرخ خطای کمتری تولید می‌کند، اصلاح شد.

امروزه الگوریتم kNN به دلیل سازگاری با بیشتر زمینه‌ها - از ژنتیک گرفته تا امور مالی و خدمات مشتری - پرکاربردترین الگوریتم است.

Cybersecurity

امنیت سایبری

امنیت سایبری عمل محافظت از شبکه‌ها، سیستم‌ها، دستگاه‌ها و سایر اطلاعات حساس در برابر حملات عمدی و استفاده غیرمجاز است. این یک تلاش کل نگر است که نیاز به همسویی بین افراد، فرآیندها و فناوری‌های شما را دارد. به منظور حفاظت از دارایی‌های یک سازمان، کارکنان، مشتریان و کاربران، کارشناسان امنیت سایبری امروزی از استراتژی‌های مختلفی برای محافظت از داده‌های خود استفاده می‌کنند. در دنیای دیجیتالی فزاینده، حفاظت از امنیت سایبری از اهمیت بالایی برخوردار است تا اطمینان حاصل شود:

حریم خصوصی و ایمنی شخصی: امنیت سایبری با جلوگیری از سوء استفاده هکرها از اطلاعات شناسایی یا تهدید مستقیم یا غیرمستقیم امنیت فیزیکی، از حریم خصوصی و ایمنی شخصی محافظت می‌کند.

حفاظت از دارایی‌های مالی و مالکیت معنوی: امنیت سایبری ضعیف می‌تواند مجرمان سایبری را قادر به سرقت اطلاعات محرمانه تجاری، مانند اسرار تجاری، طرح‌های محصول و سایر اطلاعات اختصاصی کند.

حفظ عملیات تجاری: حملات سایبری می‌تواند عملکرد عادی یک سازمان را مختل کند، خدمات را مختل کند و باعث خسارات گسترده شود.

یکپارچگی اعتبار: نقض داده‌ها یا سایر حوادث امنیت سایبری می‌تواند به اعتبار یک سازمان آسیب برساند و جذب و حفظ مشتریان، سرمایه گذاران و کارمندان را دشوار کند.

انعطاف‌پذیری و قابلیت اطمینان زیرساخت‌های حیاتی: حملات سایبری به سیستم‌های زیرساختی حیاتی مانند سیستم‌های انرژی، حمل‌ونقل و آب می‌تواند بر ایمنی افراد و عملکرد جامعه تأثیر بگذارد.

تضمین حقوقی و انطباق: امنیت سایبری ضعیف می‌تواند منجر به عدم رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها، مانند GDPR و HIPAA شود که منجر به مسائل نظارتی، جریمه‌های مالی و پیامدهای دیگر می‌شود.

امنیت ملی: امنیت سایبری برای حفظ امنیت ملی ضروری است زیرا می‌تواند از شبکه‌های دولتی و نظامی در برابر جاسوسی سایبری و حملات سایبری که می‌تواند اطلاعات حساس را به خطر بیندازد محافظت کند.