Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/84106
Title: | Machine learning in information security field |
Other Titles: | Машинное обучение в сфере информационной безопасности |
Authors: | Ulyanikhin, E. Ульянихин, Е. И. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Kovaleva, A. G. Ковалева, А. Г. |
Issue Date: | 2020 |
Publisher: | ООО «Издательский Дом «Ажур» |
Citation: | Ульянихин Е. И. Машинное обучение в сфере информационной безопасности / Е. И. Ульянихин // Язык в сфере профессиональной коммуникации : сборник материалов международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов (Екатеринбург, 28 мая 2020 г.). — Екатеринбург : ООО «Издательский Дом «Ажур», 2020. — С. 704-707. |
Abstract: | This article discusses the application of machine learning algorithms in the field of information technology. The important aspects of effective machine learning are identified. We analyze the way modern information technologies are related to the concept of artificial intelligence. В статье рассмотрено применение алгоритмов машинного обучения в сфере информационных технологий. Дается анализ важных аспектов, которые необходимы для эффективного машинного обучения, и как современные информационные технологии связаны с понятием искусственного интеллекта. |
Keywords: | MACHINE LEARNING INFORMATION SECURITY ASPECTS OF WORK SYSTEMS CLASSIFICATION МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ АСПЕКТЫ РАБОТЫ КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/84106 |
Conference name: | International research to practice conference for educators, postgraduates and students "Languages in professional communication" Международная научно-практическая конференция преподавателей, аспирантов и студентов «Язык в сфере профессиональной коммуникации» |
Conference date: | 28.05.2020 |
RSCI ID: | 42947555 |
ISBN: | 978-5-91256-486-4 |
Origin: | Язык в сфере профессиональной коммуникации. — Екатеринбург, 2020 |
Appears in Collections: | Конференции, семинары |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
978-5-91256-486-4_2020_122.pdf | 372,04 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.