Deep Learning Approaches to Cloud Security

Deep Learning Approaches to Cloud Security

21 274 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.38
  • Рейтинг покупателей 4.89
  • Рейтинг экспертов 4.33
  • Качество материалов 4.86
  • Надежность 4.33
  • Простота в использовании 4.63
  • Ремонтопригодность 4.10
  • Эффективность выполнения своих функций 4.18
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.38
  • Безопасность для пользователя4.93
  • Внешний вид 4.03
  • Удобство в уходе и чистке 4.61
  • Экологическая безопасность 4.30
  • Гарантия на товар 4.66
  • Соответствие стандартам качества 4.33
  • Инновационные технологии 4.69
  • Хит продаж 4.38
  • Скорость морального устаревания 4.81
  • Энергоэффективность 4.13
  • Универсальность использования 4.80
  • Наличие дополнительных функций 4.60
  • Соотношение цена-качество 4.36
  • Практичность и удобство хранения 4.83
  • Стабильность работы в различных условиях 4.09
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.13
  • Индекс рекомендаций 4.66
2078 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Deep Learning Approaches to Cloud Security» или его аналог из списка ниже.
DEEP LEARNING APPROACHES TO CLOUD SECURITY Covering one of the most important subjects to our society today, cloud security, this editorial team delves into solutions taken from evolving deep learning approaches, solutions allowing computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts, with each concept defined through its relation to simpler concepts. Deep learning is the fastest growing field in computer science. Deep learning algorithms and techniques are found to be useful in different areas like automatic machine translation, automatic handwriting generation, visual recognition, fraud detection, and detecting developmental delay in children. However, applying deep learning techniques or algorithms successfully in these areas needs a concerted effort, fostering integrative research between experts ranging from diverse disciplines from data science to visualization. This book provides state of the art approaches of deep learning in these areas, including areas of detection and prediction, as well as future framework development, building service systems and analytical aspects. In all these topics, deep learning approaches, such as artificial neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and hybrid mechanisms are used. This book is intended for dealing with modeling and performance prediction of the efficient cloud security systems, thereby bringing a newer dimension to this rapidly evolving field. This groundbreaking new volume presents these topics and trends of deep learning, bridging the research gap, and presenting solutions to the challenges facing the engineer or scientist every day in this area. Whether for the veteran engineer or the student, this is a must-have for any library. Deep Learning Approaches to Cloud Security: Is the first volume of its kind to go in-depth on the newest trends and innovations in cloud security through the use of deep learning approaches Covers these important new innovations, such as AI, data mining, and other evolving computing technologies in relation to cloud security Is a useful reference for the veteran computer scientist or engineer working in this area or an engineer new to the area, or a student in this area Discusses not just the practical applications of these technologies, but also the broader concepts and theory behind how these deep learning tools are vital not just to cloud security, but society as a whole Audience: Computer scientists, scientists and engineers working with information technology, design, network security, and manufacturing, researchers in computers, electronics, and electrical and network security, integrated domain, and data analytics, and students in these areas
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Deep Learning Approaches to Cloud Security продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Евгений Р., шопинг-консультант
Дата рецензии: 3 сентября 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Deep Learning Approaches to Cloud Security" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Для покупки нажмите Купить, перейдите в интернет-магазин "ЛитРес", добавьте товары в корзину и оформите заказ.
Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Заказ может быть доставлен курьерской службой, транспортными компаниями, Почтой России. Возможен самовывоз из пунктов выдачи и постаматов. Способ доставки выбирается при оформлении заказа.
Сроки доставки зависят от региона. Обычно это от 1 до 7 рабочих дней. Транспортировка в отдаленные регионы или позиций "под заказ" может достигать до 1 месяца. Точную информацию можно уточнить в карточке товара или у менеджера.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителя» вы можете вернуть товар в течение 14 дней, если он не был в употреблении и сохранена упаковка.
Да, на большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории