Czym jest uczenie maszynowe (machine learning)?

Nauka interdyscyplinarna ze szczególnym uwzględnieniem takich dziedzin jak informatyka, robotyka i statystyka. Głównym celem jest praktyczne zastosowanie dokonań w dziedzinie sztucznej inteligencji do stworzenia automatycznego systemu potrafiącego doskonalić się przy pomocy zgromadzonego doświadczenia (czyli danych) i nabywania na tej podstawie nowej wiedzy.

Źródło: Wikipedia

Powyższa definicja może nie być zrozumiała dla przeciętnego użytkownika, dlatego postaramy się przełożyć ją na bardziej zrozumiały język. Celem uczenia maszynowego jest znalezienie powiązań i schematów działań w celu analizy danych, na których pracuje dany algorytm.

Machine learning w klasyfikacji stron internetowych w systemie eAuditor V7 WEB

Klasyfikacja stron internetowych może być przydatna w każdym podmiocie, gdzie nadzór i kontrola aktywności użytkowników może mieć realny wpływ na bezpieczeństwo. Zaimplementowanie algorytmu uczenia maszynowego pozwala na sprawne i szybkie klasyfikowanie każdej strony internetowej pod kątem jej zawartości i przypisania (sklasyfikowania) do odpowiedniej kategorii. Moduł klasyfikacji stron www w systemie eAuditor V7 WEB przygotowany jest na występowanie różnych zdarzeń losowych w taki sposób, aby mimo błędu po stronie serwera lub wygaśnięcia strony internetowej nie przerywał działania i poprawnie wykonywał swoje zadanie, przypisując strony www do odpowiednich kategorii.

Klasyfikator stron internetowych w systemie eAuditor V7 WEB

Klasyfikator bayesowski, który bazuje na twierdzeniu Bayesa, nadaje się w szczególności do rozwiązywania problemów o bardzo wielu wymiarach na wejściu. Mimo prostoty metody, często działa ona lepiej od innych, bardzo skomplikowanych metod klasyfikujących. Wspomniany klasyfikator można uczyć w trybie uczenia z nadzorem. Oznacza to, że do poprawnego i jeszcze lepszego działania algorytmu konieczny jest nadzór człowieka, który na bieżąco będzie analizował i poprawiał ewentualne błędy algorytmu. Klasyfikacja jest tak długo poprawna, jak długo poprawna kategoria jest bardziej prawdopodobna od innych.

W praktyce zdarza się, że algorytm wskaże inną kategorię, niż się tego spodziewamy. Dzieje się to zwłaszcza na stronach informacyjnych, które składają się z wielu artykułów o wielu tematykach i branżach. Wtedy algorytm może wskazać chybioną kategorię.

Czas klasyfikacji strony internetowej w systemie eAuditor V7 WEB

Klasyfikacja pojedynczego URL trwa od 1 do 2 sekund. W praktyce osiąga się wysoką wydajność z uwagi na wielowątkową obsługę procesów klasyfikacji (jednoczesne klasyfikowanie kilkudziesięciu lub kilkuset stron).

Poprawność klasyfikacji stron internetowych w systemie eAuditor V7 WEB

W ramach testu machine learningu w eAuditor V7 WEB skategoryzowano 1000 losowych i mało popularnych stron internetowych. Poprawność przypisania kategorii dla tych stron wynosi około 90%. Problem z osiągnięciem lepszych rezultatów nie stoi po stronie algorytmu, gdyż ten stwierdza największe prawdopodobieństwo wystąpienia danej kategorii. Problematyczny jest fakt, że jedna strona internetowa może zawierać się w kilku kategoriach na raz i każda z kategorii może być poprawna.

Przykładowo www.onet.pl może być skategoryzowany zarówno jako wiadomości i media, jak również jako rozrywka czy prawo i polityka.

Jak działa machine learning w klasyfikacji stron www w systemie eAuditor V7 WEB?

Etapy klasyfikacji stron www:

• pobranie listy adresów, które należy skategoryzować,
• pobranie zawartości konkretnej strony www (tekst),
• oczyszczenie pobranej strony ze zbędnych informacji takich jak:
  • powtarzające się słowa,
  • analiza tekstu pod kątem występowania wyrażeń w liczbie mnogiej,
  • analiza tekstu pod kątem słów, które nie mają żadnego znaczenia w kategoryzacji stron www (przykładowo: yes, that, where, when oraz gdy, dokąd, kiedy),
  • oczyszczenie tekstu.

Dlaczego wprowadziliśmy machine learning do systemu eAuditor V7 WEB?

Oto kilka powodów, dla których zastosowaliśmy w systemie eAuditor V7 WEB machine learning, zamiast bazy danych klasyfikacji stron www:

• baza danych stron www z przypisanymi kategoriami jest ogromna oraz zajmuje mnóstwo miejsca (pow. 1 TB). Ilość stron www to nie kilka tysięcy czy nawet milionów. Obecnie jest to ilość trudna do oszacowania,
• zastosowanie gotowej bazy danych nie obejmuje nawet 75% stron przeglądanych przez naszych klientów – jest to fizycznie niemożliwe,
• strony www mogą zmieniać swoją kategorię szybciej niż gotowe bazy danych kategorii stron,
• bazy danych wymagają stałej aktualizacji, co jest kosztowne oraz pochłania mnóstwo czasu,
• machine learning kategoryzuje strony www indywidualnie pod potrzeby każdego użytkownika.

Korzyści z machine learningu dla użytkowników systemu eAuditor:

• automatyczne przypisanie kategorii do każdej odwiedzanej strony www,
• wysoka skuteczność klasyfikacji,
• autodostosowanie do każdego użytkownika systemu eAuditor,
• brak bazy danych kategorii stron www i konieczności jej aktualizacji,
• automatyczna reklasyfikacja w przypadku modyfikacji algorytmu lub modyfikacji strony www,
• niezależność od zewnętrznych dostawców takiej bazy,
• redukcja kosztów eksploatacji systemu,
• możliwość integracji z systemem Hyprovision DLP pod kątem blokowania wybranych typów stron.