Machine learning i deep learning to najpopularniejsze metody wykorzystywane do klasyfikacji stron internetowych.
Która z nich osiąga lepsze rezultaty i wpływa na skuteczność rozwiązania?
Odpowiedź na to pytanie znajdziesz w poniższym artykule.
Klasyfikacja stron internetowych
Rozwiązanie do kategoryzowania i klasyfikowania stron internetowych to gwarancja skutecznego zarządzania IT. Klasyfikacja adresów WWW ma wiele zastosowań.
Porównanie metod do klasyfikacji stron WWW na podstawie rozwiązania BTC AI Website Classification
Do klasyfikacji adresów URL wykorzystujemy machine learning i deep learning. Uczenie maszynowe analizuje strony za pomocą metody słownikowej. Uczenie głębokie wykorzystuje sieci neuronowe i za ich pomocą analizuje całą zawartość strony.
Machine Learning – metoda słownikowa
Klasyfikowanie adresów URL z wykorzystaniem machine learning polega na analizie strony przy wykorzystaniu metody słownikowej. Pobierane są dziesiątki lub tysiące słów, które znajdują się na stronie. Algorytm działa na zasadzie prawdopodobieństwa i zwraca najbardziej trafną kategorię na podstawie przeanalizowanej treści. W przypadku, gdy otrzymane dane są niejednoznaczne, lub występuje nasilenie określonego słowa, klasyfikator może błędnie przypisać kategorię.
Deep Learning – wykorzystanie sieci neuronowych
Metodologia uczenia głębokiego, dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych poza analizą pojedynczych słów, pozwala na zrozumienie kontekstu całej treści, co jest istotnym elementem dla poprawnej analizy strony internetowej. Deep learning pozwala osiągać lepsze rezultaty w obszarze klasyfikacji w momencie, gdy algorytmowi dostarcza się ogromną ilość danych. W przypadku rozwiązania BTC AI Website Classification klasyfikator zasilany jest bazą 8,9 miliona stron WWW (dane na dzień 19.03.2021). W pełni zautomatyzowany proces pozyskiwania danych, które dostarczane są do modelu klasyfikatora, wpływa na coraz lepsze rezultaty.
Deep learning skuteczniejszy w klasyfikowaniu stron WWW
Przejście z machine learning z wykorzystaniem metody słownikowej na analizę całej strony z uwzględnieniem kontekstu jej zawartości pozwala osiągnąć lepsze rezultaty. Sama sieć głębokiego uczenia, jest pewną odmianą sieci neuronowej, która cechuje się dużą ilością warstw ukrytych. Dzięki głębokim połączeniom algorytm jest w stanie zrozumieć kontekst analizowanej treści. Zastosowanie deep learning do klasyfikacji adresów URL pozwala nam ominąć problem związany z nasileniem jakiegoś słowa i spowodowaną przez to błędną kategoryzacją. Algorytm potrafi sam stwierdzić, że dane słowo jest wyrwane z kontekstu, przez co nie jest brane pod uwagę podczas procesu kategoryzacji. Dodatkowo wykorzystanie głębokich sieci neuronowych zwraca informację, z jaką pewnością sklasyfikował badaną stronę. Może tak się zdarzyć, że analizowana witryna będzie zawierała tekst z wielu kategorii, bądź nie będzie zawierała wystarczającej ilości słów. W takim przypadku algorytm zwróci wynik dla kategorii na poziomie 10 czy 20% informując użytkownika, że nie jest on pewien swojej kategoryzacji.
BTC AI Website Classification – klasyfikacja stron WWW
Rozwiązanie BTC AI do klasyfikacji adresów URL wykorzystuje jednocześnie dwie metody, zwracając użytkownikowi jednocześnie informacje odnośnie kategorii machine learning i kategorii deep learning. Celem klasyfikatora jest automatyczne wykrywanie zagrożeń oraz skuteczniejsze zarządzanie, poprzez monitorowanie aktywności pracowników. Zaawansowane algorytmy dostarczają administratorom IT użytecznych informacji na temat użytkowników systemu, przez co mogą oni skutecznej zarządzać infrastrukturą IT, a także zapewnić bezpieczeństwo danych. Strony WWW są szczegółowo analizowane pod względem struktury i kategorii.
