ДМК-Пресс Коммуникационные сети. Краткое введение Вальран Жан, Парех Шьям

Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Включен базовый математический аппарат (в т. ч. элементы линейной алгебры и теории оптимизации), основы обучения с учителем (включая линейную и логистическую регрессию и глубокие нейронные сети), а также более сложные темы (в т. ч. перенос обучения и обучение без учителя). Упражнения в конце глав помогут читателям применить полученные знания, а в приложении имеется сводка используемых обозначений • В основу издания легла вышедшая в 2012 году книга Кэвина Мэрфи "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Однако это совершенно новая работа, отражающая многие достижения, случившиеся в этой области за последние 10 лет

До недавнего времени для проведения анализа сетей требовалось специализированное программное обеспечение. Однако недавно инструменты для этого появились в среде статистического программирования R. Помимо того, что методы анализа сетей стали доступны более широкому кругу специалистов по статистике, пакет R предоставил исследователям обширные возможности по управлению данными, графической визуализации и статистическому моделированию. Книга является руководством пользователя по анализу сетей в среде R. Она концентрируется на четырех основных задачах, с которыми обычно сталкивается специалист в этой области: управление сетевыми данными, визуализация сети, описание сети и моделирование сети. Все примеры сопровождаются программным кодом на языке R

Сверхнадежные маршрутизаторы и коммутаторы компании Cisco верой и правдой служат в миллионах сетей, но принцип «установил и забыл» с ними не сработает. К счастью, вам не нужно быть сертифицированным администратором с многолетним опытом, чтобы развернуть и поддерживать сеть Cisco. С набором удобных технологий, небольшой практикой и этой книгой вы сможете содержать систему в полном порядке • Эта книга написана для фрилансеров и штатных сетевых администраторов, пользующихся оборудованием Cisco. За 22 подробные главы вы получите практические знания по настройке сети Cisco и обеспечению ее бесперебойной работы. Реальная практика начинается с настройки коммутатора и ведет вас через основные команды, протоколы, аспекты динамической маршрутизации и многое, многое другое

Традиционных способов обнаружения вторжений и анализа системных журналов уже недостаточно для защиты сложных современных сетей. В данной книге специалист по проблемам безопасности Майкл Коллинз предлагает различные методы и инструменты для сбора и анализа данных о трафике. Вы поймете, как используется ваша сеть и что необходимо для обеспечения ее безопасности • Рассматриваются процессы сбора и организации данных, инструменты для их анализа, а также различные аналитические сценарии и методики. Описывается активный контроль и управление трафиком, обнаружение внутренней угрозы, интеллектуальный анализ данных, регрессия и машинном обучении и другие темы

В книге представлены сквозные проекты построения порождающих состязательных сетей (GAN), способных к самообучению • Структура книги предусматривает повышение уровня сложности от главы к главе. Читатель узнает о том, что такое состязательные сети и как они обучаются генерировать 3D-формы, создавать анимационных персонажей и реалистичные фотоизображения, превращать картины в фотографии и делать многое другое • Издание предназначено для специалистов по данным и машинному обучению, а также для тех, кого интресуют принипы работы и перспективы развития искусственного интеллекта

Эта книга посвящена безопасности сетевых протоколов. Джеймс Форшоу, известный во всем мире специалист по поиску программных ошибок, рассматривает сеть с точки зрения злоумышленника, чтобы помочь вам обнаружить уязвимости и защититься от них. Вы узнаете, как можно перехватить трафик, освоите статический и динамический анализ сетевых протоколов, рассмотрите их структуры и методы шифрования. Изучив основы, вы сосредоточитесь на поиске и эксплуатации уязвимостей с учетом общих классов ошибок, фаззинга, отладки и различных типов атак (нарушение целостности памяти, обход аутентификации, отказ в обслуживании и др.) • Книга пригодится специалистам, которые занимаются тестированием на проникновение и исследуют программные ошибки, а также разработчикам, которым важно понимать и выявлять сетевые уязвимости

Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинного обучения и управления проектами • Книга основана на более чем десятилетнем опыте создания интеллектуальных систем, которые обеспечивают сотни миллионов взаимодействий пользователей в день в некоторых из крупнейших и наиболее важных программных систем в мире • Издание будет полезно инженерам-программистам, специалистам по машинному обучению и руководителям проектов, которые хотят создавать и внедрять эффективные интеллектуальные системы

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения • Рассмотрено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Представлены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом

Всё, что регистрирует человек и созданные им машины, может считаться данными. Фиксируя новое и переводя архивы в цифровую форму, мы с каждым днём производим всё больше данных. Но гораздо чаще случается так, что данные разбросаны по всемирной сети на многочисленных страницах онлайновых магазинов, заметках в социальных сетях, логах серверов и т.п. Прежде чем начать работать с такими данными, их необходимо собрать и сохранить в пригодном для анализа виде. Решению этих вопросов и посвящена данная книга • Основной материал книги разделён на две части. В первой части дано краткое введение в R - описание среды разработки, языка и основных пакетов-расширений. Вторая часть посвящена непосредственно сбору данных: работе с открытыми данными, извлечению данных из веб-страниц и из социальных сетей

Нужно овладеть статистикой по долгу службы? Хотите получить помощь при сдаче курса статистики? "Статистика для всех" - ясное и краткое введение и руководство для всех новичков. Тщательно переработанное расширенное, это издание поможет вам глубоко понять статистику, избегая ошеломляющей сложности многих университетских учебников • Эта книга - руководство, которое можно приспосабливать к имеющим" знаниям и нуждам отдельных читателей. Некоторые главы посвящены те­мам, которые часто отсутствуют в вводных книгах по статистике. Каждая глава представляет собой простые для понимания объяснения, дополненные диаграммами, формулами, задачами с решениями и взятыми из практики заданиями. Если вы хотите не ломая голову применять распространенные методы анализа данных и узнать о разнообразных подходах - эта книга для вас

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

Сети присутствуют во всех аспектах нашей жизни. Круг друзей, коммуникационные и транспортные сети, а также Всемирная паутина – внешние сети для общения. Нейроны и белки в нашем мозге – внутренние сети, определяющие интеллект и способность к выживанию • Данная книга знакомит с основами науки о сетях, необходимой в самых разных сферах знаний и деятельности – от менеджмента до маркетинга, от биологии до машиностроения. Читатели разовьют важные практические навыки и способность писать исходный код для использования сетей в интересующих их областях, даже если они только учатся программировать на Python. Такой интуитивный и прямой подход делает издание идеальным для самообразования • Каждая глава включает в себя практические занятия по программированию и упражнения, позволяющие читателям проверить свои знания в области построения и анализа сетей