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APPRENDIMENTO PROFONDO

Über APPRENDIMENTO PROFONDO

La ricerca si concentra sulla progettazione e sull'implementazione di un sistema di sicurezza basato sul cloud che utilizza tecniche di ottimizzazione deep e machine learning. Il sistema impiega più parametri di monitoraggio in tempo reale e raggiunge un'elevata precisione, un requisito fondamentale nella progettazione del cloud computing.I truffatori prendono spesso di mira i siti web di e-commerce e commercio basati su cloud , rendendo essenziale lo sviluppo di un sistema di rilevamento delle frodi accurato.Introduce meccanismi di deep learning come le reti neurali completamente convoluzionali (FCNN), le reti neurali convoluzionali (CNN) e metodi di apprendimento automatico come la macchina vettoriale di supporto (SVM), la logica fuzzy e la regressione logistica (LR). I metodi avanzati FCNN-GBML (Global Binary Multiclass Learning) affrontano efficacemente i limiti degli approcci esistenti, migliorando l'accuratezza, i tassi di decisione e riducendo i tassi di falsi allarmi nel rilevamento delle frodi basate sul cloud.

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  • Sprache:
  • Italienisch
  • ISBN:
  • 9786206876038
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 204
  • Veröffentlicht:
  • 24. November 2023
  • Abmessungen:
  • 150x13x220 mm.
  • Gewicht:
  • 322 g.
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Beschreibung von APPRENDIMENTO PROFONDO

La ricerca si concentra sulla progettazione e sull'implementazione di un sistema di sicurezza basato sul cloud che utilizza tecniche di ottimizzazione deep e machine learning. Il sistema impiega più parametri di monitoraggio in tempo reale e raggiunge un'elevata precisione, un requisito fondamentale nella progettazione del cloud computing.I truffatori prendono spesso di mira i siti web di e-commerce e commercio basati su cloud , rendendo essenziale lo sviluppo di un sistema di rilevamento delle frodi accurato.Introduce meccanismi di deep learning come le reti neurali completamente convoluzionali (FCNN), le reti neurali convoluzionali (CNN) e metodi di apprendimento automatico come la macchina vettoriale di supporto (SVM), la logica fuzzy e la regressione logistica (LR). I metodi avanzati FCNN-GBML (Global Binary Multiclass Learning) affrontano efficacemente i limiti degli approcci esistenti, migliorando l'accuratezza, i tassi di decisione e riducendo i tassi di falsi allarmi nel rilevamento delle frodi basate sul cloud.

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