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Big Data Cybersicherheit durch maschinelles Lernen (en Alemán)
Kandru Arun Kumar
(Autor)
·
Anuradha Chinta
(Autor)
·
Kunchala Little Flower
(Autor)
·
Verlag Unser Wissen
· Tapa Blanda
Big Data Cybersicherheit durch maschinelles Lernen (en Alemán) - Arun Kumar, Kandru ; Chinta, Anuradha ; Little Flower, Kunchala
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Reseña del libro "Big Data Cybersicherheit durch maschinelles Lernen (en Alemán)"
Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data ist bekannterma en ein kritisches Problem und stellt eine gro e Herausforderung für die Forschungsgemeinschaft dar. Algorithmen des maschinellen Lernens wurden als Kandidaten für die Behandlung von Big-Data-Sicherheitsproblemen vorgeschlagen. Unter diesen Algorithmen haben Support-Vektor-Maschinen (SVMs) bemerkenswerte Erfolge bei verschiedenen Klassifizierungsproblemen erzielt. Um eine effektive SVM einzurichten, muss der Benutzer jedoch im Voraus die richtige SVM-Konfiguration festlegen, was eine schwierige Aufgabe ist, die Expertenwissen und einen hohen manuellen Aufwand für Versuch und Irrtum erfordert. Hier formulieren wir den SVM-Konfigurationsprozess als ein bi-objektives Optimierungsproblem, bei dem Genauigkeit und Modellkomplexität als zwei widersprüchliche Ziele betrachtet werden. Wir schlagen ein neuartiges hyperheuristisches Rahmenwerk für die Zwei-Ziel-Optimierung vor, das unabhängig von der Problemdomäne ist. Dies ist das erste Mal, dass eine Hyperheuristik für dieses Problem entwickelt wurde. Der vorgeschlagene hyperheuristische Rahmen besteht aus einer High-Level-Strategie und Low-Level-Heuristiken.
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Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Alemán.
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