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Privacy-Preserving Machine Learning, Fachbücher von Zheli Liu, Ping Li, Jin Li
Das Buch "Privacy-Preserving Machine Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung von datenschutzfreundlichen Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens in den letzten zehn Jahren. Es thematisiert die Bedeutung von Datenschutztechniken und beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der Vielfalt der Internetdienste ergeben. Angesichts der weit verbreiteten Nutzung von maschinellem Lernen in Anwendungen wie Risikobewertung und Bilderkennung sind Sicherheits- und Datenschutzrisiken von grosser Bedeutung. Das Werk präsentiert verschiedene Studien, die sich mit Datenschutzfragen auseinandersetzen, sowie eine Reihe von vorgeschlagenen Lösungen, um den Datenschutz in maschinellen Lernaufgaben zu gewährleisten, die mehrere Parteien einbeziehen. Abschliessend werden moderne Techniken zum Schutz der Privatsphäre sowie die Sicherheitsbedrohungen, denen sie ausgesetzt sind, eingehend untersucht.
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Privacy-Preserving Deep Learning, Fachbücher von Kwangjo Kim, Harry Chandra Tanuwidjaja
Das Buch "Privacy-Preserving Deep Learning" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen im Bereich des datenschutzfreundlichen Deep Learning (PPDL). Es beleuchtet die Integration klassischer datenschutztechnischer und kryptografischer Protokolle mit modernen Deep-Learning-Techniken, insbesondere im Kontext von Machine Learning as a Service (MLaaS). Die Autoren, Harry Chandra Tanuwidjaja und Kwangjo Kim, diskutieren die Herausforderungen und praktischen Anwendungen von PPDL, einschliesslich der Notwendigkeit, die Kluft zwischen Theorie und Praxis zu überbrücken. Ein zentrales Thema des Buches ist die Implementierung von föderiertem und split learning, das es ermöglicht, Lernprozesse durchzuführen, während die Trainingsdaten auf den Endgeräten der Nutzer verbleiben. Diese Ansätze fördern den Datenschutz und ermöglichen gleichzeitig die praktische Anwendung in realen Szenarien. Das Buch bietet grundlegende Einblicke in die Thematik und behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die Vor- und Nachteile der aktuellen PPDL-Methoden.
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Preserving Privacy in Data Outsourcing, Fachbücher von Sara Foresti"Preserving Privacy in Data Outsourcing" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich des Datenschutzes bei der Auslagerung von Daten beschäftigt. In einer Zeit, in der Datenschutzanforderungen zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es unerlässlich, dass moderne Anwendungen nicht nur die Speicherung und Verarbeitung sensibler Informationen berücksichtigen, sondern auch die rechtlichen und kommerziellen Vorgaben einhalten. Dieses Buch bietet einen umfassenden Ansatz zum Schutz hochsensibler Informationen, die auf Systemen gespeichert werden, die nicht unter der Kontrolle des Datenbesitzers stehen. Es kombiniert Zugangskontrolle und Verschlüsselung, um eine sichere und effiziente Verwaltung von Berechtigungen zu ermöglichen. Darüber hinaus wird die Fragmentierung von Daten als ergänzende Methode zur Wahrung der Privatsphäre untersucht, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Daten zugreifen können. Die vorgestellten Lösungen sind darauf ausgelegt, die Effizienz der Abfrageausführung zu verbessern und gleichzeitig die Sicherheit der sensiblen Informationen zu gewährleisten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Brain Disorders, FachbücherDas Buch "Machine Learning for Brain Disorders" bietet eine umfassende und aktuelle Übersicht über die methodologischen und anwendungsbezogenen Aspekte des maschinellen Lernens (ML) im Kontext von Gehirnerkrankungen. Es ist in fünf Teile gegliedert, die sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens, den verschiedenen Datentypen zur Charakterisierung von Gehirnerkrankungen, den Kernmethoden des maschinellen Lernens, der Validierung und den Datensätzen sowie den Anwendungen von ML in neurologischen und psychiatrischen Störungen befassen. Die Kapitel sind detailliert und bieten wertvolle Ratschläge von Fachleuten, die für erfolgreiche Ergebnisse in der Forschung unerlässlich sind. Dieses Buch richtet sich sowohl an Forschende und Studierende, die neu in diesem Bereich sind, als auch an erfahrene Wissenschaftler, die ihr Wissen vertiefen möchten. Es ist ein nützliches Nachschlagewerk für Personen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Ingenieure, Informatiker, Neurologen, Psychiater, Radiologen und Neurowissenschaftler.42,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua ZhouDas Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning Methods, Fachbücher von Hang Li
Das Buch "Machine Learning Methods" bietet eine umfassende und systematische Einführung in die wesentlichen Methoden des maschinellen Lernens. Es behandelt sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen und diskutiert grundlegende Methoden der Klassifikation und Regression im überwachten Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Perzeptronen, Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsmodelle. Darüber hinaus werden Methoden wie das versteckte Markov-Modell und bedingte Zufallsfelder behandelt. Im Bereich des unbeaufsichtigten Lernens werden Themen wie Clustering sowie Methoden wie die singuläre Wertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse untersucht. Dieses grundlegende Werk richtet sich an Forschende und Studierende, die maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Forschung einsetzen, insbesondere in den Bereichen Informationsretrieval, natürliche Sprachverarbeitung und Textdatenanalyse. Um die diskutierten Konzepte und Methoden zu verstehen, wird ein grundlegendes Wissen in fortgeschrittener Mathematik, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Die detaillierten Erklärungen der grundlegenden Prinzipien und Algorithmen ermöglichen es den Lesenden, die grundlegenden Techniken zu erfassen, während die rigorosen mathematischen Ableitungen und spezifischen Beispiele wertvolle Einblicke in das maschinelle Lernen bieten.
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason Hodson
Das Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.
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Privacy-Preserving Machine Learning, Fachbücher von Zheli Liu, Ping Li, Jin LiDas Buch "Privacy-Preserving Machine Learning" bietet einen umfassenden Überblick über die Entwicklung von datenschutzfreundlichen Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens in den letzten zehn Jahren. Es thematisiert die Bedeutung von Datenschutztechniken und beleuchtet die Herausforderungen, die sich aus der Vielfalt der Internetdienste ergeben. Angesichts der weit verbreiteten Nutzung von maschinellem Lernen in Anwendungen wie Risikobewertung und Bilderkennung sind Sicherheits- und Datenschutzrisiken von grosser Bedeutung. Das Werk präsentiert verschiedene Studien, die sich mit Datenschutzfragen auseinandersetzen, sowie eine Reihe von vorgeschlagenen Lösungen, um den Datenschutz in maschinellen Lernaufgaben zu gewährleisten, die mehrere Parteien einbeziehen. Abschliessend werden moderne Techniken zum Schutz der Privatsphäre sowie die Sicherheitsbedrohungen, denen sie ausgesetzt sind, eingehend untersucht.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Privacy-Preserving Deep Learning, Fachbücher von Kwangjo Kim, Harry Chandra TanuwidjajaDas Buch "Privacy-Preserving Deep Learning" bietet eine umfassende Analyse der neuesten Entwicklungen im Bereich des datenschutzfreundlichen Deep Learning (PPDL). Es beleuchtet die Integration klassischer datenschutztechnischer und kryptografischer Protokolle mit modernen Deep-Learning-Techniken, insbesondere im Kontext von Machine Learning as a Service (MLaaS). Die Autoren, Harry Chandra Tanuwidjaja und Kwangjo Kim, diskutieren die Herausforderungen und praktischen Anwendungen von PPDL, einschliesslich der Notwendigkeit, die Kluft zwischen Theorie und Praxis zu überbrücken. Ein zentrales Thema des Buches ist die Implementierung von föderiertem und split learning, das es ermöglicht, Lernprozesse durchzuführen, während die Trainingsdaten auf den Endgeräten der Nutzer verbleiben. Diese Ansätze fördern den Datenschutz und ermöglichen gleichzeitig die praktische Anwendung in realen Szenarien. Das Buch bietet grundlegende Einblicke in die Thematik und behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die Vor- und Nachteile der aktuellen PPDL-Methoden.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Preserving Privacy in Data Outsourcing, Fachbücher von Sara Foresti"Preserving Privacy in Data Outsourcing" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich des Datenschutzes bei der Auslagerung von Daten beschäftigt. In einer Zeit, in der Datenschutzanforderungen zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es unerlässlich, dass moderne Anwendungen nicht nur die Speicherung und Verarbeitung sensibler Informationen berücksichtigen, sondern auch die rechtlichen und kommerziellen Vorgaben einhalten. Dieses Buch bietet einen umfassenden Ansatz zum Schutz hochsensibler Informationen, die auf Systemen gespeichert werden, die nicht unter der Kontrolle des Datenbesitzers stehen. Es kombiniert Zugangskontrolle und Verschlüsselung, um eine sichere und effiziente Verwaltung von Berechtigungen zu ermöglichen. Darüber hinaus wird die Fragmentierung von Daten als ergänzende Methode zur Wahrung der Privatsphäre untersucht, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Daten zugreifen können. Die vorgestellten Lösungen sind darauf ausgelegt, die Effizienz der Abfrageausführung zu verbessern und gleichzeitig die Sicherheit der sensiblen Informationen zu gewährleisten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Alexander JungDas Buch "Machine Learning" von Alexander Jung bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML). In einer Zeit, in der ML in vielen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Bereichen eine zentrale Rolle spielt, ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen. Der Autor präsentiert ML als eine computergestützte Umsetzung wissenschaftlicher Prinzipien, die darauf abzielen, ein Modell eines datengenerierenden Phänomens kontinuierlich anzupassen. Dies geschieht durch die Minimierung von Verlusten, die aus den Vorhersagen resultieren. Das Buch vermittelt den Leserinnen und Lesern die Fähigkeit, verschiedene ML-Anwendungen und -Methoden zu analysieren, indem es die Aspekte Daten, Modell und Verlust in den Vordergrund stellt. Diese strukturierte Herangehensweise ermöglicht es, aus der Vielzahl an verfügbaren ML-Methoden die geeigneten auszuwählen und spezifische Designentscheidungen zu treffen, die für die Regularisierung, den Datenschutz und die Erklärbarkeit von Bedeutung sind.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Fachbücher von Zhi-Hua ZhouDas Buch "Machine Learning" von Zhi-Hua Zhou bietet eine umfassende und ausgewogene Einführung in die verschiedenen Aspekte des maschinellen Lernens, einem zentralen Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist in drei Teile gegliedert, die von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen reichen. Der erste Teil behandelt die grundlegenden Konzepte und Terminologien des maschinellen Lernens, während der zweite Teil klassische Methoden wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze vorstellt. Der dritte Teil widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Merkmalsauswahl und verstärkendem Lernen. Jedes Kapitel enthält Übungen und weiterführende Literatur, um das Verständnis zu vertiefen und das Interesse an spezifischen Themen zu fördern. Dieses Fachbuch eignet sich sowohl für Studierende als auch für Fachleute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Methods, Fachbücher von Hang LiDas Buch "Machine Learning Methods" bietet eine umfassende und systematische Einführung in die wesentlichen Methoden des maschinellen Lernens. Es behandelt sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen und diskutiert grundlegende Methoden der Klassifikation und Regression im überwachten Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Perzeptronen, Support-Vektor-Maschinen und logistische Regressionsmodelle. Darüber hinaus werden Methoden wie das versteckte Markov-Modell und bedingte Zufallsfelder behandelt. Im Bereich des unbeaufsichtigten Lernens werden Themen wie Clustering sowie Methoden wie die singuläre Wertzerlegung und die Hauptkomponentenanalyse untersucht. Dieses grundlegende Werk richtet sich an Forschende und Studierende, die maschinelles Lernen als wichtiges Werkzeug in ihrer Forschung einsetzen, insbesondere in den Bereichen Informationsretrieval, natürliche Sprachverarbeitung und Textdatenanalyse. Um die diskutierten Konzepte und Methoden zu verstehen, wird ein grundlegendes Wissen in fortgeschrittener Mathematik, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie vorausgesetzt. Die detaillierten Erklärungen der grundlegenden Prinzipien und Algorithmen ermöglichen es den Lesenden, die grundlegenden Techniken zu erfassen, während die rigorosen mathematischen Ableitungen und spezifischen Beispiele wertvolle Einblicke in das maschinelle Lernen bieten.74,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Applied Machine Learning, Fachbücher von Jason HodsonDas Fachbuch "Applied Machine Learning" bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Machine Learning-Methoden. Es richtet sich an Leser, die die Theorie hinter Machine Learning in realen Szenarien umsetzen möchten. Anhand von drei konkreten Anwendungsfällen, die jeweils mit eigenen Datensätzen arbeiten, lernen die Leser, wie sie ihre Daten aufbereiten, das passende Modell auswählen und die Ergebnisse bewerten können. Die Verwendung von Tools wie GitHub und Anaconda wird detailliert erläutert, und es stehen herunterladbare Beispielcodes zur Verfügung. Die Leser werden durch den gesamten Prozess geführt, von der Datenvorbereitung über die Modellauswahl bis hin zur Implementierung und Überwachung der Modelle. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die Machine Learning in ihrem Unternehmen erfolgreich einsetzen möchten.59,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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