Результаты поиска по запросу: Классификация IP-трафика методами машинного обучения (Олег Шелухин)

Классификация IP-трафика методами машинного обучения Авторы: Шелухин О.И., Ерохин С.Д., Ванюшина А.В. Издательство: Горячая линия – Телеком, научно-техническое издательство Объем оригинала: 284 cтр. Дата публикации: 2018 Формат: скан Описание: Рассмотрены задачи, методы и...

Пособие посвящено рассмотрению теоретических подходов к извлечению информации из текстов, рассмотрению и систематизации прогностических методов и моделей в маркетинге и интернет-рекламе, на основе выборки больших данных. В данном пособии рассмотрено применение машинного обучения при построении...

Авторы: Шелухин О.И. Издательство: Горячая линия – Телеком, научно-техническое издательство Объем оригинала: 448 cтр. Дата публикации: 2019 Формат: скан Описание: Рассмотрены фундаментальные вопросы диагностики и защиты сетевых ресурсов от аномальных воздействий, приводящих к полной или...

Программа профессиональной переподготовки. Программа профессиональной переподготовке включает три курса: 1. Анализ изображений 2. Анализ текстов 3. Машинное обучение на больших объемах данных.

Рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности. Для студентов вузов, обучающихся по группе специальностей (направлений) 10.00.00...

Новая книга Андрея Буркова, автора «Машинного обучения без лишних слов», мирового бестселлера, изданного на одиннадцати языках, – самая полная из существующих книг по прикладному ИИ. Содержит множество рекомендаций и паттернов проектирования надежных и масштабируемых решений в области машинного...

Сегодня машинное обучение – основной практический аппарат для применения искусственного интеллекта. Книга, основанная на стэнфордском учебном курсе, не ограничивается разбором конкретных библиотек, а описывает высокоуровневый подход к разработке систем машинного обучения, который упрощает их...

О книге Практическое руководство для новичков, которые хотят понять основы машинного обучения. Здесь представлены ключевые алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений, методы опорных векторов и нейронные сети, а также объясняется работа с данными и инструменты Python. Четкие...

Что делает инженер машинного обучения: Работает с данными и создаёт на их основе алгоритмы машинного обучения, которые помогают решать прикладные задачи. Инженерная составляющая подразумевает подготовку и вывод модели в работу, поддержка её качества, улучшение эффективности. ML-Engineer часто...

Это практическое руководство поможет вам использовать мощь системы в машинном обучении. Книга предоставляет подробное объяснение основных принципов и алгоритмов системы, а также практические примеры и расчеты для максимизации результатов. Если вы хотите достичь высокой эффективности и получить...

Описание книги В книге дается обзор современного состояния и перспектив развития исследований по машинному интеллекту. Предложен подход к созданию «сильного» искусственного интеллекта с использованием принципов работы человеческого мозга. Каждая глава представляет собой самостоятельный очерк...

В настоящее время, благодаря совершенствованию технологий сбора и хранения данных в различных областях человеческой деятельности накоплены огромные массивы разнородных данных – количественных, качественных, текстовых, ограниченного и неограниченного объема. Поэтому в дополнении к методам...

Оригинальное название: "Understanding Machine Learning" Оригинальный правообладатель: "Cambridge University Press" Автор: Шай Шалев-Шварц, Шай Бен-Давид Объем, стр.: 432 ISBN: 978-5-97060-673-5 PDF от издателя АННОТАЦИЯ Машинное обучение — один из самых быстро развивающихся разделов...

О книге Окунитесь в мир данных с книгой "Данные для машинного обучения: Сбор, очистка, разметка". Эта фундаментальная работа предлагает уникальную возможность взглянуть на хранение и обработку данных через призму новейших технологий. Каждая глава раскрывает секреты ключевых процессов работы с...

Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy...

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)! Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров. Читая эту книгу...

В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для...

Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому совреметюму разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложеннй машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ...

Рассматриваются различные типы задач машинного обучения, включая обучение с учителем, диагностику моделей и методы предварительного анализа данных. Базовые понятия объясняются доступным языком и содержат множество примеров из реального мира. Ррассказано о техниках машинного обучения, включая...

"Не хочу работать на заводе" - это обновлённая версия того тренинга, что был зимой. С тех пор некоторые вещи изменились. Конкуренция стала больше, клики дороже, старые офферы сильно "заездили". Нужно уметь оставаться в тренде) Основной план тренинга: Блок 1 "Тизерный трафик на товарные офферы"...