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Titre original :
Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security
Contenu du livre :
L'ouvrage Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security, Second Editionpropose une introduction testée en classe à une grande variété d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, 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 classiques de l'apprentissage automatique, y compris les modèles de Markov cachés (HMM), les machines à vecteurs de support (SVM) et le clustering. D'autres sujets relatifs à l'apprentissage automatique incluent le k -Nearest Neighbor ( k -NN), le boosting, les forêts aléatoires et l'analyse discriminante linéaire (LDA). Les thèmes fondamentaux de l'apprentissage profond (backpropagation, réseaux neuronaux convolutifs (CNN), perceptrons multicouches (MLP) et réseaux neuronaux récurrents (RNN)) sont couverts en profondeur. Un large éventail d'architectures d'apprentissage profond avancées est également présenté, notamment la mémoire à long terme (LSTM), les réseaux adversoriaux génératifs (GAN), les machines d'apprentissage extrême (ELM), les réseaux résiduels (ResNet), les réseaux de croyance profonds (DBN), les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT), et Word2Vec. Enfin, plusieurs sujets d'avant-garde relatifs à l'apprentissage profond sont abordés, notamment la régularisation de l'abandon, l'attention, l'explicabilité et les attaques adverses.
La plupart des exemples du livre sont tirés du domaine de la sécurité de l'information, avec de nombreuses applications d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond axées sur les logiciels malveillants. Les applications présentées servent à démystifier les sujets en illustrant l'utilisation de diverses techniques d'apprentissage dans des scénarios simples. Certains des exercices de ce livre requièrent de la programmation, et des concepts informatiques élémentaires sont supposés dans quelques sections d'application. Cependant, toute personne ayant une expérience modeste de l'informatique ne devrait pas avoir de problème avec cet aspect du livre.
Des ressources pour l'enseignant, y compris des diapositives PowerPoint, des vidéos de cours et d'autres documents pertinents sont fournis sur un site Web d'accompagnement : http : //www.cs. sjsu.edu/ stamp/ML/.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032204925 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 534 |
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