9786206503453 - sicurezza informatica dei big data con l'apprendimento automatico: sicurezza informatica di arun kumar, kandru; chinta, anuradha; little flower, kunchala (5 risultati)
- Altre immagini
- Brossura
Da: preigu, Osnabrück, Germaniapreigu
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 39,45
EUR 70,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Sicurezza informatica dei Big Data con l'apprendimento automatico | Sicurezza informatica | Kandru Arun Kumar (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786206503453 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[a…t]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
- Altre immagini
- Brossura
- Print on Demand
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 43,90
EUR 23,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La sicurezza informatica nel contesto dei big data è nota per essere un problema critico e rappresenta una grande sfida per la comunità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati proposti come candidati per ge…stire i problemi di sicurezza dei big data. Tra questi algoritmi, le macchine a vettori di supporto (SVM) hanno ottenuto un notevole successo su vari problemi di classificazione. Tuttavia, per stabilire un SVM efficace, l'utente deve negare in anticipo la corretta configurazione dell'SVM, un compito impegnativo che richiede conoscenze specialistiche e una grande quantità di sforzi manuali per tentativi ed errori. Qui formuliamo il processo di configurazione dell'SVM come un problema di ottimizzazione bi-obiettivo in cui l'accuratezza e la complessità del modello sono considerati due obiettivi in conflitto. Proponiamo un nuovo framework iper-euristico per l'ottimizzazione bi-obiettivo che è indipendente dal dominio del problema. È la prima volta che viene sviluppato un iper-euristico per questo problema. La struttura iper-euristica proposta consiste in una strategia di alto livello e in un'euristica di basso livello. 64 pp. Italienisch.
- Altre immagini
- Brossura
- Print on Demand
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 35,62
EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Arun Kumar KandruDr Arun Kumar Kandru Professore Assoc. di CSE presso il Malla Reddy Engineering College, con 13 anni di esperienza di insegnamento.Dr Anuradha Chinta Professore aggiunto di CSE presso…il V R Siddhartha Engineering Co.
- Altre immagini
- Brossura
- Print on Demand
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 43,90
EUR 60,00 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La sicurezza informatica nel contesto dei big data è nota per essere un problema critico e rappresenta una grande sfida per la comunità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati proposti come candidati per gestir…e i problemi di sicurezza dei big data. Tra questi algoritmi, le macchine a vettori di supporto (SVM) hanno ottenuto un notevole successo su vari problemi di classificazione. Tuttavia, per stabilire un SVM efficace, l'utente deve negare in anticipo la corretta configurazione dell'SVM, un compito impegnativo che richiede conoscenze specialistiche e una grande quantità di sforzi manuali per tentativi ed errori. Qui formuliamo il processo di configurazione dell'SVM come un problema di ottimizzazione bi-obiettivo in cui l'accuratezza e la complessità del modello sono considerati due obiettivi in conflitto. Proponiamo un nuovo framework iper-euristico per l'ottimizzazione bi-obiettivo che è indipendente dal dominio del problema. È la prima volta che viene sviluppato un iper-euristico per questo problema. La struttura iper-euristica proposta consiste in una strategia di alto livello e in un'euristica di basso livello.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Italienisch.
- Altre immagini
- Brossura
- Print on Demand
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Contatta il venditoreVenditore con 5 stelleCondizione: Nuovo
EUR 44,59
EUR 60,57 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La sicurezza informatica nel contesto dei big data è nota per essere un problema critico e rappresenta una grande sfida per la comunità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati proposti come candidati per gestire… i problemi di sicurezza dei big data. Tra questi algoritmi, le macchine a vettori di supporto (SVM) hanno ottenuto un notevole successo su vari problemi di classificazione. Tuttavia, per stabilire un SVM efficace, l'utente deve negare in anticipo la corretta configurazione dell'SVM, un compito impegnativo che richiede conoscenze specialistiche e una grande quantità di sforzi manuali per tentativi ed errori. Qui formuliamo il processo di configurazione dell'SVM come un problema di ottimizzazione bi-obiettivo in cui l'accuratezza e la complessità del modello sono considerati due obiettivi in conflitto. Proponiamo un nuovo framework iper-euristico per l'ottimizzazione bi-obiettivo che è indipendente dal dominio del problema. È la prima volta che viene sviluppato un iper-euristico per questo problema. La struttura iper-euristica proposta consiste in una strategia di alto livello e in un'euristica di basso livello.
