Обучение ML-модели

Kaspersky MLAD позволяет выполнить клонирование уже имеющейся ML-модели, построенной на детекторе Forecaster, для ее переобучения или дополнительного обучения на основе новых данных телеметрии, полученных Kaspersky MLAD для конкретного объекта мониторинга.

Обучение ML-модели является ресурсоемким процессом. В зависимости от сложности модели и объема данных возможна замедленная работа основных служб Kaspersky MLAD (прием данных, обнаружение аномалий, работа веб-интерфейса). Для уточнения регламента обучения ML-модели рекомендуется проконсультироваться со специалистом "Лаборатории Касперского" или сертифицированным интегратором.

Чтобы обучить ML-модель:

1. В основном меню выберите раздел Модели.
2. В столбце Действие нажмите на кнопку Обучить, расположенную в строке той ML-модели, которую требуется взять за основу для обучения новой ML-модели.

   Справа откроется панель Клонирование и обучение модели.

3. Если требуется, в поле Имя новой модели укажите имя для новой ML-модели.

   По умолчанию новой ML-модели присваивается имя в формате <имя_исходной_модели>_Cloned&Retrained_<дата_и_время>.

4. В поле Начало периода выгрузки данных нажмите на значок Календарь () и в открывшемся окне выберите дату и время начала периода выгрузки данных для обучения модели.
5. В поле Окончание периода выгрузки данных нажмите на значок Календарь () и в открывшемся окне выберите дату и время окончания периода выгрузки данных для обучения модели.
6. Разверните список Дополнительные параметры, нажав на значок стрелки вправо (), и при необходимости укажите значения для следующих параметров:
   • В поле Количество эпох обучения укажите максимальное количество эпох обучения.

     Kaspersky MLAD может закончить обучение ML-модели до достижения заданного количества эпох, если посчитает, что ML-модель обучена. По умолчанию установлено 10 000 эпох обучения.

   • Для ограничения времени обучения модели включите переключатель Ограничить время обучения модели и заполните следующие поля:
     • В поле Дни укажите количество дней, в течение которых ML-модель должна обучаться.
     • В поле Часы укажите количество часов, в течение которых ML-модель должна обучаться.
   • Выполните одно из следующих действий:
     • Если требуется загрузить относительные веса выходных тегов ранее обученной ML-модели, включите переключатель Загрузить состояние исходной модели до обучения.
     • Если требуется переобучить ML-модель, выключите переключатель Загрузить состояние исходной модели до обучения.

     По умолчанию этот параметр выключен.

   • В поле Окно сглаживания ошибки укажите интервал для сглаживания ошибки MSE (параметр alpha).

     По умолчанию этот интервал равен размеру окна предсказания forecast_window_size. Если сглаживание ошибки MSE не требуется, укажите в поле Окно сглаживания ошибки значение 0.

     Изменять интервал сглаживания ошибки могут только специалисты "Лаборатории Касперского" или сертифицированный интегратор.

7. Нажмите на кнопку Клонировать и обучить.

После обучения новая ML-модель появится в таблице моделей.

В начало