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借助亚马逊S3和RapidMiner将机器学习应用到文本挖掘

本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并

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走好这三步,不再掉进云上安全的沟里!

一直以来,公有云安全是横亘在广大用户面前的一道鸿沟。云安全(Cloud Security)是指用于控制云计算的安全性、合规性和其他使用风险的过程、机制和服务。公有云提供商们都强调安全是其最高优先级工作,动辄就发布上百页的云上安全最佳实践白皮书,举办几百几千人安全大会,发布几十甚至上百个安全服务。但与此同时,用户们对云上安全的担心一直挥之不去。在福布斯(Forbes)2019年的一份报告中,66%的IT从业人员认为安全是他们使用公有云服务最大的担心。Gartner预测到2020年,至少50%的企业用户会在不知情或误操作地将一些IAAS存储服务、网络、应用或API直接暴露到互联网上,而到2023年,至少99%的云上安全问题都是用户的错误引起的。

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云安全工具反映了不同供应商的观点

最新的云安全工具体现了主要提供商为解决用户问题而采取的各种方法,并且保护客户不受自身的影响。 亚马逊,谷歌和微软公司都推出了强化他们对公共云安全的不同观点的功能,但他们仍然没有解决云计算工作负载面临的最大威胁。 这三家知名的云计算供应商今年在产品和服务中增加了许多功能,以帮助用户保护自己的工作负载免受威胁,方法略有不同,突出了其产品的成熟度和自己的技术和文化谱系。但是使用这些平台上工作负载的最大障碍之一仍然是客户自己。 安全仍然是企业评估转向公共云的首要任务。目前仍有无法接受云计算的情况,尤其是在数据驻留和

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领券