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Machine Learning for Cyber Physical System: Advances and Challenges

(Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book provides a comprehensive platform for learning the state-of-the-art machine learning algorithms for solving several cybersecurity issues. It is helpful in guiding for the implementation of smart machine learning solutions to detect various cybersecurity problems and make the users to understand in combating malware, detect spam, and fight financial fraud to mitigate cybercrimes. With an effective analysis of cyber-physical data, it consists of the solution for many real-life problems such as anomaly detection, IoT-based framework for security and control, manufacturing control system, fault detection, smart cities, risk assessment of cyber-physical systems, medical diagnosis, smart grid systems, biometric-based physical and cybersecurity systems using advance machine learning approach. Filling an important gap between machine learning and cybersecurity communities, it discusses topics covering a wide range of modern and practical advance machine learning techniques, frameworks, and development tools to enable readers to engage with the cutting-edge research across various aspects of cybersecurity.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
12.04.2024
Sprache
Englisch
EAN
9783031540370
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Intelligent Systems Reference Library
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
406
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Neural Networks, Machine Learning, Data Analytics, Data Science, Deep Learning, Computational Intelligence, AI
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz TJF - Elektronik GPFC - Kybernetik und Systemtheorie UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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