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Titre original :
Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security
Contenu du livre :
Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security (Introduction à l'apprentissage automatique avec applications en sécurité de l'information) propose une introduction testée en classe à une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, renforcée par des applications réalistes. Le livre est accessible et ne prouve pas de théorèmes, ni ne s'attarde sur la théorie mathématique. L'objectif est de présenter les sujets à un niveau intuitif, avec juste assez de détails pour clarifier les concepts sous-jacents.
Le livre couvre en profondeur les principaux sujets de l'apprentissage automatique, y compris les modèles de Markov cachés, l'analyse en composantes principales, les machines à vecteurs de support et le clustering. Il couvre également les sujets suivants : les plus proches voisins, les réseaux neuronaux, le boosting et AdaBoost, les forêts aléatoires, l'analyse discriminante linéaire, la quantification vectorielle, Naive Bayes, l'analyse de régression, les champs aléatoires conditionnels et l'analyse de données.
La plupart des exemples du livre sont tirés du domaine de la sécurité de l'information, avec de nombreuses applications d'apprentissage automatique spécifiquement axées sur les logiciels malveillants. Les applications présentées sont conçues pour démystifier les techniques d'apprentissage automatique en fournissant des scénarios simples. De nombreux exercices de ce livre requièrent un peu de programmation, et des concepts informatiques de base sont supposés dans quelques sections de l'application. Cependant, toute personne ayant une modeste expérience de la programmation ne devrait avoir aucun problème avec cet aspect du livre.
Cet aspect de l'ouvrage ne devrait poser aucun problème à quiconque possède une modeste expérience de la programmation.
Les ressources de l'instructeur, y compris les diapositives PowerPoint, les vidéos de cours et d'autres documents pertinents sont fournis sur un site Web d'accompagnement : http : //www.cs. sjsu.edu/ stamp/ML/. Pour le bénéfice du lecteur, les figures du livre sont également disponibles sous forme électronique et en couleur.
À propos de l'auteur.
Mark Stamp est professeur d'informatique à l'université d'État de San Jose depuis 2002. Auparavant, il a travaillé à la National Security Agency (NSA) pendant sept ans et dans une start-up de la Silicon Valley pendant deux ans. Il a obtenu son doctorat à l'université Texas Tech en 1992. Son histoire d'amour avec l'apprentissage automatique a commencé au début des années 1990, lorsqu'il travaillait à la NSA, et se poursuit aujourd'hui à la SJSU, où il a supervisé un grand nombre de projets d'étudiants en master, dont la plupart impliquent une combinaison de sécurité de l'information et d'apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781138626782 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2017 |
| Nombre de pages : | 346 |
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