Anthony D. Joseph, Blaine Nelson, Benjamin I. P. Rubinstein, J. D. Tygar Adversarial Machine Learning 9781107043466

Варианты приобретения

Цена: 83430.00T
Кол-во:
о цене
Наличие: Невозможна поставка.

в Мои желания

Автор: Anthony D. Joseph, Blaine Nelson, Benjamin I. P. Rubinstein, J. D. Tygar
Название: Adversarial Machine Learning
ISBN: 9781107043466
Издательство: Cambridge Academ
Классификация:

Теория информации

Компьютерная безопасность

Безопасность работы в компьютерных сетях

Искусственный интеллект

Машинное обучение

Обработка сигналов

ISBN-10: 1107043468
Обложка/Формат: Hardback
Страницы: 338
Вес: 0.84 кг.
Дата издания: 21.02.2019
Серия: Reference/Librarianship
Язык: English
Иллюстрации: 8 tables, black and white; 37 line drawings, black and white
Размер: 250 x 179 x 21
Читательская аудитория: Tertiary education (us: college)
Ключевые слова: Signal processing,Machine learning,Artificial intelligence,Information theory,Computer security, COMPUTERS / Security / General
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Англии
Описание: Combining essential theory and practical techniques for analysing system security, and building robust machine learning in adversarial environments, as well as including case studies on email spam and network security, this complete introduction is an invaluable resource for researchers, practitioners and students in computer security and machine learning.

Adversarial Machine Learning, Anthony D. Joseph, Blaine Nelson, Benjamin I. P. Rubinstein, J. D. Tygar