Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
DEEP LEARNING. AN AUTOMATED IMBALANCED CLOUD BASED FRAUD DETECTION MODEL
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Gottumukkala Prasanthi,N. Sridhar Babu and Polinati Vinod Babu
ISBN: 9786206788591
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 196
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 47399 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 763361
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Research focuses on designing and implementing a cloud-based security system utilizing deep and machine learning optimization techniques. The system employs multiple real-time monitoring parameters and achieves high precision, a critical requirement in cloud computing design. Fraudsters often target cloud-based e-commerce and trade websites, making it essential to develop an accurate fraud detection system. Introduces deep learning mechanisms such as Fully Convolutional Neural Networks (FCNN), Convolutional Neural Networks (CNN), and machine learning methods like Support Vector Machine (SVM), Fuzzy logic, and Logistic Regression (LR). The advanced FCNN-GBML (Global Binary Multiclass Learning) methods effectively address the limitations of existing approaches, improving accuracy, decision rates, and reducing false alarm rates in the detection of cloud-based frauds.
Ключевые слова: Cloud Computing, Deep Learning, Software Design Approach, Fully Convolution Neural Networks, Gradient Boosting Machine Learning, Privacy