物联网安全领域机器学习方法的研究与前景
demi 在 周四, 01/12/2023 - 17:35 提交
本文系统地回顾了物联网网络的安全需求、攻击向量和当前的安全解决方案,基于现有的解决方案,讨论了基于机器学习和深度学习的物联网安全未来的研究方向。
机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。

本文系统地回顾了物联网网络的安全需求、攻击向量和当前的安全解决方案,基于现有的解决方案,讨论了基于机器学习和深度学习的物联网安全未来的研究方向。

本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。

在模型部署时,模型的性能和耗时都非常重要。

网络安全方面排名前八的机器学习工具列表,按字母顺序排列。

创建有效的机器学习和深度学习模型需要具备的功能有哪些?

很多特征我们通过传统算法无法量化,或者说很难去做到的,深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

近年来,在多种因素的推动下,机器学习 (ML) 经历了快速转型和采用。

根据麦肯锡最近的一份报告,机器学习应用每年飙升至 1650 亿美元。

在本视频中,您将了解到:Imagination与百度飞桨的合作介绍与进展

配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体,以及解释情况。