Bevezetés a gépi tanulásba és alkalmazásai az információbiztonságban

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security

Könyv tartalma:

Introduction to Machine Learning with Applications in Information Security, Second Edition a tanteremben kipróbált bevezetést nyújt a gépi tanulás és a mélytanulás algoritmusainak és technikáinak széles skálájába, amelyet reális alkalmazásokon keresztül erősít meg. A könyv közérthető, nem bizonyít tételeket, és nem tér ki a matematikai elméletre. A cél az, hogy a témákat intuitív szinten mutassa be, éppen elég részletességgel ahhoz, hogy tisztázza a mögöttes fogalmakat.

A könyv részletesen foglalkozik az alapvető klasszikus gépi tanulási témákkal, beleértve a rejtett Markov-modelleket (HMM), a támogató vektoros gépeket (SVM) és a klaszterezést. További gépi tanulási témák közé tartozik a k - Legközelebbi szomszéd ( k -NN), a boosting, a Random Forests és a lineáris diszkriminanciaanalízis (LDA). A mélytanulás alapvető témái a backpropagation, a konvolúciós neurális hálózatok (CNN), a többrétegű perceptronok (MLP) és a rekurrens neurális hálózatok (RNN). A fejlett mélytanulási architektúrák széles skálája is bemutatásra kerül, beleértve a hosszú rövidtávú memóriát (LSTM), a generatív adverzális hálózatokat (GAN), az extrém tanulási gépeket (ELM), a reziduális hálózatokat (ResNet), a mélyhitű hálózatokat (DBN), a transzformátorokból származó kétirányú kódoló reprezentációkat (BERT) és a Word2Vec-et. Végül számos élvonalbeli mélytanulási témát tárgyalunk, köztük a kiesés-regulázást, a figyelmet, a magyarázhatóságot és az ellenséges támadásokat.

A könyvben szereplő példák többsége az információbiztonság területéről származik, a gépi tanulás és a mélytanulás alkalmazásai közül sok a rosszindulatú szoftverekre összpontosít. A bemutatott alkalmazások a témák demisztifikálását szolgálják azáltal, hogy egyszerű forgatókönyvekben szemléltetik a különböző tanulási technikák használatát. A könyvben található gyakorlatok némelyike programozást igényel, és néhány alkalmazási résznél elemi számítástechnikai fogalmakat feltételezünk. Azonban bárki, aki szerény számítástechnikai tapasztalattal rendelkezik, nem okozhat gondot a könyv ezen részének elsajátítása.

Az oktatói forrásokat, köztük PowerPoint-fóliákat, előadásvideókat és egyéb releváns anyagokat a kísérő weboldalon találunk: http: //www.cs. sjsu.edu/ stamp/ML/.