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《对抗式机器学习》的封面

《 对抗式机器学习 》

  • 对抗式机器学习人工智能
  • 选题分类:计算机理论
  • 原版语种:英语(可提供图书翻译服务)
  • 出版日期:2018年08月
  • 页数:169页
  • 图书定价:(不详)
  • 开本:190mm×234mm
  • 浏览次数:853
  • 字数:(不详)
  • 作品星级:
  • 内文印刷:单色
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版权推荐

★美国亚马逊博弈论(Game Theory)新书排行榜TOP1!
★2017年美国国家科学基金会职业奖获奖者、桑迪亚国家实验室的首席研究员叶夫根尼·沃洛贝奇科的专业著作,为我们带来人工智能方面对抗式机器学习的前沿知识!

内容简介

  越来越多的高质量大型数据集,加上过去几十年的重大技术进步,使机器学习成为一种主要工具,广泛应用于视觉、语言、金融和安全等一系列任务。然而,伴随成功而来的是一系列新挑战:机器学习的许多应用在本质上是对立的,有些是对抗性的是因为它们对安全至关重要,比如自动驾驶,这些应用程序中的对手可能是一个恶意方,其目的是造成拥塞或事故,甚至可能模拟出暴露预测引擎漏洞的异常情况。其他应用程序具有对抗性是因为它们的任务和/或它们使用的数据是对抗性的,例如,安全中的一类重要问题涉及到检测,例如恶意软件、垃圾邮件和入侵检测,利用机器学习来检测恶意实体,会促使对手通过改变他们的行为或他们开发的恶意对象的内容来逃避检测。
  对抗式机器学习领域的出现是为了研究机器学习方法在对抗式设置中的漏洞,并开发使学习对对抗性操作具有鲁棒性的技术。这本书提供了这个领域的技术概述,在回顾了机器学习的概念和方法,以及这些在对抗性设置中的常见用例之后,本书提出了对机器学习攻击的一般分类,然后本书重点描述两个主要类别-攻击和相关防御。在技术内容的最后一章中,本书讨论了攻击深度学习的最新技术,以及提高深度神经网络鲁棒性的方法。最后,本书讨论了对抗式学习领域中值得进一步研究的几个重要问题。
  鉴于人们对对抗式机器学习领域的兴趣日益浓厚,作者希望这本书能够为读者提供必要的工具,帮助他们成功地从事对抗式机器学习的研究和实践。

作者介绍

叶夫根尼·沃洛贝奇科
  范德堡大学计算机科学、计算机工程和生物医学信息学助理教授。此前,他是桑迪亚国家实验室的首席研究员。2008年至2010年,他在宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系担任博士后研究员,他拥有密歇根大学计算机科学与工程专业的博士学位(2008年)和硕士学位(2004年),以及西北大学计算机工程专业的学士学位。
  沃洛贝奇科博士在2017年获得了美国国家科学基金会职业奖,并被邀请参加国际人工智能联合会议(IJCAI)2016早期职业聚焦讲座。他获得了2008年美国计算机协会(ACM)博士学位论文奖提名,并获得了2008年IFAAMAS杰出论文奖的荣誉提名奖。
  他的工作重点是安全与隐私的博弈论建模、对抗性机器学习、算法和行为博弈论和激励设计、优化、基于代理的建模、复杂系统、网络科学和流行病控制。
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对抗式机器学习
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