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Identifikation von Spam-Mail mit künstlichen neuronalen Netzen
Gerald Weinberger

Jährlich verursachen etwa 100 Milliarden Spam-Mails einen enormen wirtschaftlichen Schaden. Verschiedene, oft statische Filtermeth... Weiterlesen
Kartonierter Einband (Kt), 88 Seiten  Weitere Informationen
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Beschreibung

Jährlich verursachen etwa 100 Milliarden Spam-Mails einen enormen wirtschaftlichen Schaden. Verschiedene, oft statische Filtermethoden versuchen Mails zu klassifizieren, um eine Spam-Filterung durchzuführen. Das in dieser Studie entwickelte Verfahren nutzt einen lernenden, dem menschlichen Gehirn nachempfundenen Mechanismus: Als Teilgebiet der Neuroinformatik erhält der Softwareentwickler mit einem künstlichen neuronalen Netz ein Werkzeug zur Lösung verschiedenster Aufgaben der Informatik. Für eine Spam-Identifikation wird die Datenmenge durch einen Preprozessor aufbereitet und dem neuronalen Netz zur Klassifikation übergeben, wobei unbekannte Daten einem Trainingsset zugeführt werden. Das neuronale Netz wächst durch erneutes Lernen dieser Trainingsmenge.

Produktinformationen

Titel: Identifikation von Spam-Mail mit künstlichen neuronalen Netzen
Untertitel: Entwicklung eines Verfahrens
Autor: Gerald Weinberger
EAN: 9783868152616
ISBN: 978-3-86815-261-6
Format: Kartonierter Einband (Kt)
Herausgeber: Igel Verlag
Genre: Anwendungs-Software
Anzahl Seiten: 88
Gewicht: 138g
Größe: H239mm x B156mm x T12mm
Jahr: 2009

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