Big Data Cybersicherheit durch maschinelles Lernen - 6 Angebote vergleichen

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Diabetes ist eine ständige Krankheit, die zu einem umfassenden medizinischen Notfall führen kann. Jeden Tag werden viele Menschen als Diabetiker erkannt, und diese Zahl nimmt exponentiell zu. Es wurden verschiedene Tools und Techniken entwickelt, um zu prüfen, ob eine Person zuckerkrank ist oder nicht. Dieses Buch veranschaulicht ein praktisches Beispiel für die Entwicklung einer App zur Diabetesvorhersage mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren. Ziel ist es, eine Methodik für die Entwicklung eines automatisierten Systems zur Vorhersage von Diabetes in einem früheren Stadium bereitzustellen. 22.0 x 15.0 x 0.3 cm, Buch.

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Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind die häufigste Todesursacheweltweit in den letzten Jahrzehnten in der Entdeckung von Herzerkrankungen und nonstop Überwachung der Kliniker könnendie entwickelten als auch die Entwicklungsländer. Vor der Hand die Sterblichkeitsrate zu reduzieren. In diesem Buch werden wir uns mit dem Problem derHerzkrankheiten beschäftigen und versuchen, dieses Problem mit maschinellem Lernen zu lösen. Dennoch ist die genaue Entdeckung von Herzerkrankungen in allen Fällen und die Diskussion eines Falles für 24 Stunden durch einen Croaker nicht verfügbar, da es weitere Einblicke, Zeit und Moxie erfordert. Wir bieten eine auf maschinellem Lernen basierende Lösung für diejenigen an, die an verschiedenen Herzkrankheiten leiden.

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Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data ist bekanntermassen ein kritisches Problem und stellt eine grosse Herausforderung für die Forschungsgemeinschaft dar. Algorithmen des maschinellen Lernens wurden als Kandidaten für die Behandlung von Big-Data-Sicherheitsproblemen vorgeschlagen. Unter diesen Algorithmen haben Support-Vektor-Maschinen (SVMs) bemerkenswerte Erfolge bei verschiedenen Klassifizierungsproblemen erzielt. Um eine effektive SVM einzurichten, muss der Benutzer jedoch im Voraus die richtige SVM-Konfiguration festlegen, was eine schwierige Aufgabe ist, die Expertenwissen und einen hohen manuellen Aufwand für Versuch und Irrtum erfordert. Hier formulieren wir den SVM-Konfigurationsprozess als ein bi-objektives Optimierungsproblem, bei dem Genauigkeit und Modellkomplexität als zwei widersprüchliche Ziele betrachtet werden. Wir schlagen ein neuartiges hyperheuristisches Rahmenwerk für die Zwei-Ziel-Optimierung vor, das unabhängig von der Problemdomäne ist. Dies ist daserste Mal, dass eine Hyperheuristik für dieses Problem entwickelt wurde. Der vorgeschlagene hyperheuristische Rahmen besteht aus einer High-Level-Strategie und Low-Level-Heuristiken.

ERKENNUNG VON HERZANOMALIEN DURCH MASCHINELLES LERNEN ab 39.9 € als Taschenbuch: Maschinelles Lernen macht das Leben leicht. Aus dem Bereich: Bücher, Ratgeber, Computer & Internet,.

Diabetes-Vorhersage durch maschinelles Lernen ab 43.9 € als Taschenbuch: Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Pädagogik,.