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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin Jurecek
Das Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.
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Machine Learning, Deep Learning and Computational Intelligence for Wireless Communication, Fachbücher von E. S. Gopi
Das Buch "Machine Learning, Deep Learning and Computational Intelligence for Wireless Communication" ist eine umfassende Sammlung von ausgewählten Forschungsarbeiten, die auf der Konferenz zu diesen Themen im Jahr 2020 präsentiert wurden. Die Konferenz fand an der National Institute of Technology Tiruchirappalli in Indien statt und brachte Experten aus verschiedenen Bereichen zusammen, um die neuesten Entwicklungen in der drahtlosen Kommunikation zu diskutieren. Die enthaltenen Arbeiten sind in drei Hauptthemen unterteilt: Algorithmen des maschinellen Lernens, Systeme der drahtlosen Kommunikation und mobile Datenanwendungen. Die behandelten Themen reichen von Netzwerkvorhersagen und Verkehrsklassifikation bis hin zu mobilen Gesundheitsanwendungen und Cybersicherheit. Dieses Buch bietet wertvolle Einblicke und ist sowohl für akademische als auch für industrielle Fachleute von grossem Nutzen.
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Ähnliche Suchbegriffe für Machine-Learning-Deep-Learning
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and Computational Intelligence for Wireless Communication, Fachbücher von E. S. GopiDas Buch "Machine Learning, Deep Learning and Computational Intelligence for Wireless Communication" ist eine umfassende Sammlung von ausgewählten Forschungsarbeiten, die auf der Konferenz zu diesen Themen im Jahr 2020 präsentiert wurden. Die Konferenz fand an der National Institute of Technology Tiruchirappalli in Indien statt und brachte Experten aus verschiedenen Bereichen zusammen, um die neuesten Entwicklungen in der drahtlosen Kommunikation zu diskutieren. Die enthaltenen Arbeiten sind in drei Hauptthemen unterteilt: Algorithmen des maschinellen Lernens, Systeme der drahtlosen Kommunikation und mobile Datenanwendungen. Die behandelten Themen reichen von Netzwerkvorhersagen und Verkehrsklassifikation bis hin zu mobilen Gesundheitsanwendungen und Cybersicherheit. Dieses Buch bietet wertvolle Einblicke und ist sowohl für akademische als auch für industrielle Fachleute von grossem Nutzen.246,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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