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SEGURIDAD DE TARJETAS DE CRÉDITO USANDO ALGORITMO DE BOSQUE ALEATORIO

SEGURIDAD DE TARJETAS DE CRÉDITO USANDO ALGORITMO DE BOSQUE ALEATORIOvon Nagma Begum Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über SEGURIDAD DE TARJETAS DE CRÉDITO USANDO ALGORITMO DE BOSQUE ALEATORIO

En nuestro libro, nos centramos en la seguridad de la tarjeta de crédito contra el uso fraudulento en aplicaciones en tiempo real. Inicialmente, el dispositivo reunirá los conjuntos de datos de tarjetas de crédito en un conjunto de datos experimentados. A continuación, pondrá a disposición del usuario los parámetros de la tarjeta de crédito para clasificar el conjunto de datos. Después de proceso de clasificación de varios algoritmos de aprendizaje automático mediante el análisis de la información establecida y la oferta de operador presente conjunto de datos. Por último, se mejora la corrección del conjunto de datos final. A continuación, echar un vistazo a la preparación de una parte de las tendencias dio puede descubrir inspirado en la detección del fraude en la visualización de la imagen gráfica. La presentación general habitual de los métodos se calcula basándose totalmente en la inexactitud, la comprensión, y la especificidad, la corrección.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786206547532
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 72
  • Veröffentlicht:
  • 11. Oktober 2023
  • Abmessungen:
  • 150x5x220 mm.
  • Gewicht:
  • 125 g.
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Beschreibung von SEGURIDAD DE TARJETAS DE CRÉDITO USANDO ALGORITMO DE BOSQUE ALEATORIO

En nuestro libro, nos centramos en la seguridad de la tarjeta de crédito contra el uso fraudulento en aplicaciones en tiempo real. Inicialmente, el dispositivo reunirá los conjuntos de datos de tarjetas de crédito en un conjunto de datos experimentados. A continuación, pondrá a disposición del usuario los parámetros de la tarjeta de crédito para clasificar el conjunto de datos. Después de proceso de clasificación de varios algoritmos de aprendizaje automático mediante el análisis de la información establecida y la oferta de operador presente conjunto de datos. Por último, se mejora la corrección del conjunto de datos final. A continuación, echar un vistazo a la preparación de una parte de las tendencias dio puede descubrir inspirado en la detección del fraude en la visualización de la imagen gráfica. La presentación general habitual de los métodos se calcula basándose totalmente en la inexactitud, la comprensión, y la especificidad, la corrección.

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