Bücher von Khondekar Lutful Hassan

L'augmentation du nombre d'incendies a fait des systèmes d'alarme incendie un élément essentiel des accessoires nécessaires à tout type de construction. Les tragédies les plus fréquentes aujourd'hui sont les incendies. De nombreuses techniques de détection précoce des incendies ont été proposées afin de réduire la fréquence des incidents d'incendie et les dommages qu'ils causent.Voici Flamed, un modèle d'apprentissage profond de pointe pour la détection instantanée des incendies et de la fumée. Lorsqu'il s'agit de repérer d'éventuelles menaces d'incendie, la technologie Flamed basée sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui a été entraînée sur un important ensemble de données Kaggle, offre une précision et une rapidité inégalées. La conception de pointe de Flamed et sa vitesse de traitement lui permettent d'analyser rapidement les flux vidéo en direct et de détecter les flammes et la fumée avec une précision inégalée. Flamed est la meilleure option pour la détection précoce des incendies dans les bâtiments, la surveillance des environnements industriels et le maintien de la sécurité publique. Comptez sur Flamed pour fournir des notifications précises et rapides afin de protéger les personnes et les biens des impacts destructeurs du feu et de la fumée.

Les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond (DL) ont montré des résultats prometteurs dans la détection des activités frauduleuses. Dans cette thèse, nous proposons des approches pour la détection de la fraude par carte de crédit qui combinent des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé. Nous appliquons des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour extraire les caractéristiques pertinentes de l'ensemble des données de transactions de cartes de crédit, suivies par des modèles de détection d'anomalies qui combinent des techniques d'apprentissage supervisé, semi-supervisé et d'apprentissage profond. Nous analysons l'ensemble de données en utilisant divers paramètres et méthodes. Notre étude sur les différentes méthodes de ML et DL pour la détection des transactions frauduleuses porte sur les réseaux neuronaux artificiels la régression linéaire avec autoencodeur, les K-Nearest Neighbors (KNN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, K-Means Clustering, LightBGM, Régression logistique, régression logistique avec données sous-échantillonnées, Naive Bayes achieves, SVC achieves, Isolation Forest, et Local Outlier Factor. Nous évaluons notre approche sur un ensemble de données réelles de transactions par carte de crédit nommé Creditcard.csv provenant de l'ensemble de données Kaggle.

Le tecniche di machine learning e deep learning (DL) hanno mostrato risultati promettenti nell'individuazione di attività fraudolente. In questa tesi, proponiamo approcci per il rilevamento delle frodi con carta di credito che combinano tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Applichiamo tecniche di feature engineering per estrarre caratteristiche rilevanti dal dataset delle transazioni con carta di credito, seguite da modelli di rilevamento delle anomalie che combinano tecniche di ML supervisionato, ML semi-supervisionato e DL. Analizziamo il set di dati utilizzando vari parametri e metodi. Il nostro studio sui vari metodi di ML e DL per il rilevamento delle transazioni fraudolente sono le Reti Neurali Artificiali (ANN), la Regressione Lineare con Autoencoder, i K-Nearest Neighbors (KNN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, K-Means Clustering, LightBGM, Regressione logistica, regressione logistica con dati sottocampionati, Naive Bayes achieves, SVC achieves, Isolation Forest e Local Outlier Factor. Valutiamo il nostro approccio su un dataset di transazioni di carte di credito del mondo reale, denominato Creditcard.csv, proveniente dal dataset Kaggle.

L'aumento degli incidenti da incendio ha reso i sistemi di allarme antincendio una componente cruciale degli accessori necessari per qualsiasi tipo di costruzione. Le tragedie che si verificano con maggiore frequenza oggi sono gli incidenti da incendio. Sono state proposte numerose tecniche per il rilevamento precoce degli incendi, al fine di ridurne la frequenza e i danni.Vi presentiamo Flamed, un modello di deep learning all'avanguardia per il rilevamento istantaneo di incendi e fumo. Quando si tratta di individuare possibili minacce di incendio, la tecnologia basata sulle reti neurali convoluzionali (CNN) di Flamed, addestrata su un consistente set di dati di Kaggle, offre una precisione e una velocità senza pari. Il design all'avanguardia e la velocità di elaborazione di Flamed consentono di analizzare rapidamente i flussi video in diretta e di rilevare fiamme e fumo con una precisione senza pari. Flamed è l'opzione migliore per il rilevamento precoce degli incendi negli edifici, il monitoraggio degli ambienti industriali e il mantenimento della sicurezza pubblica. Contate su Flamed per ricevere notifiche accurate e veloci per proteggere le persone e le proprietà dall'impatto distruttivo del fuoco e del fumo.

El aumento de los accidentes de incendio ha convertido a los sistemas de alarma contra incendios en un componente crucial de los accesorios necesarios en cualquier tipo de construcción. Las tragedias que ocurren con más frecuencia hoy en día son los accidentes por incendio. Se han sugerido numerosas técnicas para la detección temprana de incendios con el fin de disminuir su frecuencia y los daños que causan.Presentamos Flamed, un modelo de aprendizaje profundo de última generación para la detección instantánea de fuego y humo. Cuando se trata de detectar posibles riesgos de incendio, la tecnología basada en redes neuronales convolucionales (CNN) de Flamed, que fue entrenada en un importante conjunto de datos de Kaggle, proporciona una precisión y velocidad inigualables. El diseño vanguardista de Flamed y su rápida velocidad de procesamiento le permiten analizar rápidamente secuencias de vídeo en directo y detectar llamas y humo con una precisión inigualable. Flamed es la mejor opción para la detección temprana de incendios en edificios, la supervisión de entornos industriales y el mantenimiento de la seguridad pública. Cuente con Flamed para proporcionar notificaciones precisas y rápidas con el fin de proteger a las personas y los bienes de los efectos destructivos del fuego y el humo.

Las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (DL) han mostrado resultados prometedores en la detección de actividades fraudulentas. En esta tesis, proponemos enfoques para la detección de fraudes con tarjetas de crédito que combinan técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Aplicamos técnicas de ingeniería de características para extraer características relevantes del conjunto de datos de transacciones de tarjetas de crédito, seguidas de modelos de detección de anomalías que combinan ML supervisado, ML semisupervisado y técnicas de DL. Analizamos el conjunto de datos utilizando varios parámetros y métodos. Nuestro estudio sobre varios métodos ML y DL en la detección de transacciones fraudulentas son Redes Neuronales Artificiales, Redes Neuronales Convolucionales, Clasificador de Vectores de Soporte con Autoencoder, K-Nearest XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, K-Means Clustering, LightBGM, Logistic Regression, regresión logística con datos submuestreados, Naive Bayes logra, SVC logra, Isolation Forest y Local Outlier Factor. Evaluamos nuestro enfoque en un conjunto de datos de transacciones de tarjetas de crédito del mundo real llamado Creditcard.csv del conjunto de datos Kaggle.

Die Zunahme von Brandunfällen hat Brandmeldeanlagen zu einem wichtigen Bestandteil des notwendigen Zubehörs für jede Art von Bauwerk gemacht. Die Tragödien, die sich heute am häufigsten ereignen, sind Brandunfälle. Es wurden zahlreiche Techniken zur Brandfrüherkennung vorgeschlagen, um die Häufigkeit von Brandfällen und die dadurch verursachten Schäden zu verringern.Wir stellen Flamed vor, ein hochmodernes Deep-Learning-Modell für die sofortige Erkennung von Feuer und Rauch. Wenn es darum geht, mögliche Brandgefahren zu erkennen, bietet die auf Convolutional Neural Networks (CNN) basierende Technologie von Flamed, die auf einem umfangreichen Kaggle-Datensatz trainiert wurde, unübertroffene Genauigkeit und Geschwindigkeit. Das hochmoderne Design und die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit von Flamed ermöglichen die schnelle Analyse von Live-Videobildern und die Erkennung von Flammen und Rauch mit unübertroffener Genauigkeit. Flamed ist die beste Option für die Brandfrüherkennung in Gebäuden, die Überwachung industrieller Umgebungen und die Aufrechterhaltung der öffentlichen Sicherheit. Verlassen Sie sich auf Flamed, wenn es darum geht, präzise und schnelle Benachrichtigungen zu liefern, um Menschen und Eigentum vor den zerstörerischen Auswirkungen von Feuer und Rauch zu schützen.

Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning (DL) haben vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten gezeigt. In dieser Arbeit schlagen wir Ansätze zur Erkennung von Kreditkartenbetrug vor, die überwachte und nicht überwachte Lerntechniken kombinieren. Wir wenden Feature-Engineering-Techniken an, um relevante Merkmale aus dem Datensatz für Kreditkartentransaktionen zu extrahieren, gefolgt von Modellen zur Erkennung von Anomalien, die überwachte ML-, semi-supervised ML- und DL-Techniken kombinieren. Wir analysieren den Datensatz mit verschiedenen Parametern und Methoden. Unsere Studie über verschiedene ML- und DL-Methoden zur Erkennung betrügerischer Transaktionen umfasst künstliche neuronale Netze (ANN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering, LightBGM, logistische Regression, logistische Regression mit unterabgetasteten Daten, Naive Bayes achieves, SVC achieves, Isolation Forest und Local Outlier Factor. Wir evaluieren unseren Ansatz anhand eines realen Kreditkarten-Transaktionsdatensatzes namens Creditcard.csv aus dem Kaggle-Datensatz.

O aumento do número de acidentes com incêndios fez com que os sistemas de alarme de incêndio se tornassem um componente crucial dos acessórios necessários em qualquer tipo de construção. As tragédias mais frequentes atualmente são os acidentes de incêndio. Foram sugeridas várias técnicas para a deteção precoce de incêndios, a fim de diminuir a frequência dos incidentes de incêndio e os danos que causam.Apresentamos o Flamed, um modelo de aprendizagem profunda de última geração para a deteção instantânea de incêndios e fumo. Quando se trata de detetar possíveis ameaças de incêndio, a tecnologia baseada em redes neurais convolucionais (CNN) do Flamed, que foi treinada em um conjunto de dados substancial do Kaggle, oferece precisão e velocidade incomparáveis. O design de ponta do Flamed e a velocidade de processamento rápida permitem que ele analise rapidamente as transmissões de vídeo ao vivo e detecte chamas e fumaça com precisão incomparável. O Flamed é a melhor opção para deteção precoce de incêndios em edifícios, monitoramento de ambientes industriais e manutenção da segurança pública. Conte com o Flamed para fornecer notificações precisas e rápidas para proteger pessoas e propriedades dos impactos destrutivos do fogo e da fumaça.

As técnicas de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda (DL) têm mostrado resultados promissores na deteção de actividades fraudulentas. Nesta tese, propomos abordagens para a deteção de fraudes com cartões de crédito que combinam técnicas de aprendizagem supervisionadas e não supervisionadas. Aplicamos técnicas de engenharia de características para extrair características relevantes do conjunto de dados de transacções com cartões de crédito, seguidas de modelos de deteção de anomalias que combinam ML supervisionado, ML semi-supervisionado e técnicas DL. Analisamos o conjunto de dados utilizando vários parâmetros e métodos. O nosso estudo sobre vários métodos de ML e DL na deteção de transacções fraudulentas inclui Redes Neuronais Artificiais (ANN), Redes Neuronais Convolucionais (CNN), Regressão Linear com Autoencoder, K-Nearest Neighbors (KNN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Árvore de Decisão, K-Means Clustering, LightBGM, Regressão Logística, regressão logística com dados subamostrados, Naive Bayes alcança, SVC alcança, Isolation Forest e Local Outlier Fator. Avaliamos a nossa abordagem num conjunto de dados de transacções com cartões de crédito do mundo real denominado Creditcard.csv do conjunto de dados Kaggle.

The increase in fire accidents has made fire alarm systems a crucial component of any type of construction¿s necessary accessories. The tragedies that happen most frequently today are fire accidents. Numerous techniques for early fire detection have been suggested in order to lessen the frequency of fire incidents and the damage they cause.Introducing Flamed, a state-of-the-art deep learning model for instant fire and smoke detection. When it comes to spotting possible fire threats, Flamed's Convolutional Neural Networks (CNN)-based technology, which was trained on a substantial Kaggle dataset, provides unmatched accuracy and speed. Flamed's cutting-edge design and quick processing speed enable it to quickly analyze live video feeds and detect flames and smoke with unmatched accuracy. Flamed is the best option for early fire detection in buildings, monitoring industrial environments, and maintaining public safety. Count on Flamed to deliver accurate and fast notifications to protect people and property from the destructive impacts of fire and smoke.

Machine learning and deep learning (DL) techniques have shown promising results in detecting fraudulent activities. In this thesis, we propose approaches for credit card fraud detection that combine supervised and unsupervised learning techniques. We apply feature engineering techniques to extract relevant features from the credit card transaction dataset, followed by anomaly detection models that combine supervised ML, semi-supervised ML, and DL techniques. We analyze the dataset using various parameters and methods. Our study on various ML and DL methods in detecting fraudulent transactions are Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Classifier (SVC) with Autoencoder, Linear Regression with Autoencoder, K-Nearest Neighbors (KNN), XGBoost, CatBoost, Adaboost, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, K-Means Clustering, LightBGM, Logistic Regression, logistic regression with undersampled data, Naive Bayes achieves, SVC achieves, Isolation Forest, and Local Outlier Factor. We evaluate our approach on a real-world credit card transaction dataset named Creditcard.csv from the Kaggle dataset.