训练数据即使只是ML数据风险中的一小部分，但也是很重要的一小部分。结果就是，我们确实需要花费一些精力来缓解ML带来的操作数据风险问题，同时还需要考虑训练数据暴露问题。
为当今机器学习算法提供动力的人工神经网络是对大量基于电子的“神经元”及其许多连接或突触进行建模的软件。研究人员认为，不是用软件来表示神经网络，而是用真实设备来表示组件，尤其是突触，从而产生更快、更节能的人工智能。
当恶意软件的特征明确并且足够收敛，机器学习的效率还是非常明显的。尤其是环境越稳定，机器学习对异常行为的识别就准确。而且，并非所有的异常行为都是恶意行为。综上所述，机器学习在安全领域并非有人想象的那样魔力无穷，只能是现有安全方法、系统和团队的能力扩展，而不是替代。
企业网络安全世界风云变幻。身处这么一个不断变化的环境，安全人员需要部署越来越复杂的工具和技术，借以对抗花样不断翻新的恶意黑客。
将AI整合到医疗，计算机辅助筛查是第一步，机器学习已经成为监测病人、追踪细微变化的重要工具。这些技术对癌症治疗极为重要，医生要判断癌细胞在增长还是在缩减，或者保持不变，这对于决定如何治疗很重要。
图像生成器的工作原理就是逆转这个过程。它们不是将英语翻译成法语，而是将英语短语转换成图像。它们通常有两个主要部分组成，一个是处理初始短语的部分，另一个是将数据转换成图像的部分。
