ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、複数の決定木を使ったアンサンブル学習アルゴリズムで、高い精度を誇ります。この手法は、分類や回帰タスクに対して非常に有効で、データの特徴量を自動で選択し、モデルの過学習を防ぎます。Pythonのscikit-learnライブラリを使用することで、簡単にランダムフォレストモデルを構築でき、特にデータ分析や予測モデルの構築において広く使用されています。

サイバーセキュリティとAI(人工知能)

人工知能を活用した不正行為の検出: フォレンジックの進化

AIを活用したデジタルフォレンジックがサイバーセキュリティの最前線に立ち、不正行為のリアルタイム検出やパターン分析、セキュリティインシデント対応をどのように進化させているかを詳述します。