آموزش تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون (زبان اصلی)

۰ دیدگاه
آموزش تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون

آموزش تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون

دوره آموزش تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون (زبان اصلی) برای محققین تشخیص نفوذ و یا هر فردی که به امنیت سایبری و یادگیری ماشین علاقه دارد مناسب است. در این دوره شما تشخیص نفوذ را با استفاده از یادگیری ماشین می آموزید. این دوره که با عنوان Udemy An Introduction to Intrusion Detection Using ML And Python و قیمت 24 دلار منتشر شده محصول موسسه یودمی است که می توانید از وب سایت آموزش برنامه نویسی سورس باران به طور کاملا رایگان دانلود نمایید.

 

آموزش تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون

این دوره شما را با حوزه تشخیص نفوذ و نحوه استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای ساخت مدل های تشخیص نفوذ با بهترین شیوه ها آشنا می کند. شما یک پایه منسجم برای استفاده از یادگیری ماشین کاربردی برای تشخیص نفوذ خواهید داشت. این دوره برای یادگیری تشخیص نفوذ با استفاده از پایتون و یادگیری ماشین، منابعی را به شما ارائه می دهد.

  • بررسی دوره
  • پیش نیاز های دوره
  • تشخیص نفوذ چیست؟
  • چگونه می توان از یادگیری ماشین کاربردی برای تشخیص نفوذ استفاده کرد؟
  • نحوه ساخت مدل تشخیص نفوذ
  • آماده سازی داده
  • ویژگی های رمزگذاری
  • ویژگی های مقیاس بندی
  • ویژگی های انتخاب
  • انواع پیش بینی
  • متریک های ارزیابی عملکرد
  • باگذاری و بررسی مجموعه داده
  • رمزگذاری مجموعه داده با استفاده از Label Encoder
  • بررسی وضعیت تعادل مجموعه داده
  • مقیاس بندی مجموعه داده به روش اشتباه
  • بهترین شیوه مقیاس بندی مجموعه داده
  • انتخاب ویژگی ها با استفاده از شاخص Gini
  • ساخت پروژه عملی

شاید برایتان مفید باشد :

  1. فیلم آموزش تست نفوذ با پایتون 3 (زبان اصلی)
  2. آموزش ساخت ربات تریدر + معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال با پایتون (زبان اصلی)
  3. آموزش اسکرپ داده و داده کاوی از مبتدی تا حرفه ای با پایتون (زبان اصلی)
  4. فیلم آموزش کدنویسی ایمن در پایتون به زبان اصلی
  5. ده کاربرد برنامه نویسی پایتون

پکیج ویژه : آموزش طراحی سایت با پایتون و جنگو مختص بازار کار

در پایان دوره تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون

در پایان دوره فوق، به موارد زیر مسلط خواهید شد:

  • کسب درک کامل از نحوه ساخت مدل های تشخیص نفوذ
  • دسترسی به کد منبع پروژه دوره که به صورت گام به گام توضیح داده شده است
  • کسب درک درست از قدرت پایتون و یادگیری ماشین برای تشخیص نفوذ
  • نحوه فرمول بندی مشکلات یادگیری ماشین و شناسایی دسته بندی یا رگرسیون درست نوع مشکل
  • یادگیری نحوه استفاده از pandas و matplotlib برای بررسی وضعیت عدم تعادل مجموعه داده
  • یادگیری نحوه پیاده سازی الگوریتم انتخاب ویژگی شاخص جینی از طریق کتابخانه ITMO-FS
  • استفاده از شاخص Gini و تنظیم threshold برای کاهش فضای ویژگی
  • کسب درک کامل از متریک های دسته بندی و نحوه دسترسی موثر به عملکرد مدل
  • تسلط به مراحل آماده‌ سازی داده‌ و آشنایی با اینکه چگونه فرآیند آماده‌ سازی داده می‌ تواند بر عملکرد کلی مدل تأثیر مثبت یا منفی بگذارد.
  • داشتن ایده روشن در مورد الگوریتم درخت تصمیم گیری و اثربخشی آن در تشخیص نفوذ

دمو دوره تشخیص نفوذ با یادگیری ماشین و پایتون





Introduction to Intrusion Detection Using ML And Python

What you’ll learn

  • Introduce you to Intrusion Detection.
  • Use python and machine learning for intrusion detection.
  • Identify a machine learning problem type if classification or regression.
  • Master best practice for machine learning data preparation.

Description

This course will introduce you to the intrusion detection domain and how to use machine learning algorithms to build intrusion detection models with best practices. You will get a solid foundation for using applied machine learning for intrusion detection.

This course will give you the resources to learn intrusion detection using Python and Machine learning

By the end of this course, you will:

· You’ll get a complete understanding of how to build intrusion detection models.

·You will have access to the source code of the course project explained step by step.

·Have an understanding of the power of Python and machine learning for intrusion detection.

·Know how to formulate machine learning problems and identify the correct problem type classification or regression.

·Know how to use pandas and matplotlib to check dataset imbalance status.

·Know how to implement the Gini index feature selection algorithm through the ITMO-FS library.

·Use the Gini index and set the threshold to reduce feature space.

· Have a solid understanding of classification metrics and how to access the model’s performance effectively.

·Master the data preparation steps and know how the data preparation process can positively or negatively impact the model’s overall performance.

·Have a clear idea about the decision tree algorithm and its effectiveness in intrusion detection.

Who this course is for :

  • Anyone who is interested in cybersecurity and machine learning.
  • Intrusion detection researchers.

udemy.com

5/5 - (1 امتیاز)

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.

نظرات
برچسب ها: ,
پکیج آموزش صفر تا صد فتوشاپ به زبان فارسی – حرفه ای شوید
  • جم فايل : 263 مگابایت
  • مدت زمان دوره : 01:04:22
  • منبع : سورس باران
  • رمز فايل : www.sourcebaran.com
  • انتشار: ۵ آذر ۱۴۰۱
دانلود با لینک مستقیم

دسته بندی موضوعات

آخرین محصولات فروشگاه

آموزش پایتون و جنگوآموزش پروژه محور طراحی سایت با پایتون و جنگو مختص بازار کار 480 هزارتومان
طراحی سایت بدون کدنویسیپکیج آموزش صفر تا صد طراحی فروشگاه اینترنتی بدون کدنویسی 96 هزارتومان
پکیج صفر تا صد آموزش سئو و بهینه سازی بصورت عملی 180 هزارتومان
دوره آموزش پروژه محور طراحی وب سایت پزشک یاب با بوت استرپ 4 93 هزارتومان
پکیج آموزش پیشرفته ASP.NET Core + طراحی فروشگاه اینترنتی 128 هزارتومان
پکیج آموزش برنامه نویسی اندروید+ساخت اپلیکیشن مشابه دیجی کالا 89 هزارتومان
مشاهده همه

نظرات

بازخوردهای خود را برای ما ارسال کنید

این سایت از اکیسمت برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بیاموزید که چگونه اطلاعات دیدگاه های شما پردازش می‌شوند.