Технологии машинного обучения в кибербезопасности

Читать фрагмент

книга

Технологии машинного обучения в кибербезопасности

Автор: Владимир Платонов

Рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности.Для студентов вузов, обучающихся по группе специальностей (направлений) 10.00.00 «Информационная безопасность».

Читать далее

Форматы: PDF

Издательство: Инфра-Инженерия

Год: 2024

Место издания: Москва, Вологда

ISBN: 978-5-9729-2048-8

Страниц: 140

Артикул: 110520

Электронная книга

950 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Технологии машинного обучения в кибербезопасности "

Введение

Методы обучения без учителя

Виды кластеризации

Метрики

Алгоритм K-means

Методы обучения с учителем

Деревья решений

Случайные деревья. Леса деревьев

Ансамблевые модели

Метод опорных векторов

Генетический алгоритм

Биоинспирированные алгоритмы

Нейронные сети

Перцептрон Розенблатта

Число нейронов скрытого слоя

Основные виды нейронных сетей

Глубокие нейронные сети

Генеративно-состязательные сети

Нечеткая логика

Обучение с частичным привлечением учителя

Обучение с подкреплением

Практические вопросы машинного обучения

Исходные данные для обучения

Устранение дисбаланса данных

Выбор признаков

Методы сокращения размерности

Выбор модели обнаружения

Оценка качества обнаружения

Состязательные атаки

Заключение

Контрольные вопросы

Список литературы

Далее

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Технологии машинного обучения в кибербезопасности (автор Владимир Платонов)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!