Герман Панов

Практика на платформе создания моделей машинного обучения

Цель работы заключалась в создании модели для поиска аномальных сессий среди всех остальных. Анализ выполнялся на заранее подготовленных данных, которые загружались на платформу. 

Поставленные задачи:

1. Сбор обучающего пайплайна в целях ознакомления с платформой;
2. Исследование пайплайнов по поиску аномалий в сетевом трафике на платформе для получения результатов исследования и закрепления навыков пользования платформой;
3. Обучение собственной модели для поиска аномалий в сетевом трафике в Jupyter Notebook для получения точности модели и сравнения результатов с платформой.

Результаты практики

В ходе научно-исследовательской работы был проведен анализ кейса «Поиск аномалий в сетевом трафике», была обучена модель для прогнозирования аномальных сессий в сетевом трафике. 

Результаты поставленных задач:
1) Был собран обучающий пайплайн для знакомства с платформой машинного обучения.

2) Были исследованы пайплайны кластеризации и бинарной классификации для поиска аномалий в сетевом трафике.

3) Была обучена модель для прогнозирования аномальных сессий в сетевом трафике и получены хорошие показатели точности в обоих случаях.