Чио К., Фримэн Д. Машинное обучение и безопасность.
Скидка 5850Р
"Машинное обучение и безопасность" - это книга, написанная Чио К. и Фримэном Д., которая изучает взаимосвязь между машинным обучением и обеспечением безопасности.
Авторы исследуют, как современные методы машинного обучения применяются в различных областях безопасности, включая кибербезопасность, физическую безопасность, безопасность транспорта и другие. Они объясняют основные понятия и алгоритмы машинного обучения и проанализируют их применимость для решения задач безопасности.
Книга подробно описывает техники машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение, решающие деревья и ансамбли моделей, и разъясняет, как они могут быть использованы для обнаружения и предотвращения угроз безопасности. Авторы также исследуют проблемы и вызовы, связанные с использованием машинного обучения в безопасности, такие как недостаток данных, несбалансированные выборки и возможность атак на системы машинного обучения.
Кроме того, книга предлагает руководство по реализации и развертыванию систем машинного обучения для обеспечения безопасности, включая выбор методов, сбор и обработку данных, обучение моделей и оценку их эффективности. Она также рассматривает этические и юридические аспекты применения машинного обучения в безопасности.
"Машинное обучение и безопасность" - это полезный ресурс для исследователей, профессионалов и студентов, интересующихся тем, как машинное обучение может быть применено для обеспечения безопасности и защиты от угроз. Авторы совмещают свои знания в области машинного обучения и безопасности, чтобы помочь читателям углубить свои знания и навыки в этой важной и быстроразвивающейся области.
Авторы исследуют, как современные методы машинного обучения применяются в различных областях безопасности, включая кибербезопасность, физическую безопасность, безопасность транспорта и другие. Они объясняют основные понятия и алгоритмы машинного обучения и проанализируют их применимость для решения задач безопасности.
Книга подробно описывает техники машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение, решающие деревья и ансамбли моделей, и разъясняет, как они могут быть использованы для обнаружения и предотвращения угроз безопасности. Авторы также исследуют проблемы и вызовы, связанные с использованием машинного обучения в безопасности, такие как недостаток данных, несбалансированные выборки и возможность атак на системы машинного обучения.
Кроме того, книга предлагает руководство по реализации и развертыванию систем машинного обучения для обеспечения безопасности, включая выбор методов, сбор и обработку данных, обучение моделей и оценку их эффективности. Она также рассматривает этические и юридические аспекты применения машинного обучения в безопасности.
"Машинное обучение и безопасность" - это полезный ресурс для исследователей, профессионалов и студентов, интересующихся тем, как машинное обучение может быть применено для обеспечения безопасности и защиты от угроз. Авторы совмещают свои знания в области машинного обучения и безопасности, чтобы помочь читателям углубить свои знания и навыки в этой важной и быстроразвивающейся области.