Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in IoT (Hardcover)

Im Zeitalter des Internet of Things (IoT) erzeugen Edge-Gerate in jedem Sekundenbruchteil gigantische Datenmengen. Dabei besteht das Hauptziel dieser Netzwerke darin, aus den gesammelten Daten sinnvolle Informationen abzuleiten. Gleichzeitig werden gewaltige Datenmengen in die Cloud ubertragen, was extrem teuer und zeitaufwandig ist. Es ist somit notwendig, effiziente Mechanismen fur die Verarbeitung dieser gewaltigen Datenmengen zu entwickeln, und dafur sind effiziente Datenverarbeitungstechniken erforderlich. Nachhaltige Paradigmen wie Cloud Computing und Fog Computing tragen zu einem geschickten Umgang mit Themen wie Leistung, Speicher- und Verarbeitungskapazitaten, Wartung, Sicherheit, Effizienz, Integration, Kosten, Energieverbrauch und Latenzzeiten bei. Allerdings werden ausgefeilte Analysetools benoetigt, um die Anfragen in einer optimalen Zeit zu bearbeiten. Daher wird derzeit eifrig an der Entwicklung eines effektiven und effizienten Rahmens geforscht, um den groesstmoeglichen Nutzen zu erhalten. Bei der Verarbeitung der gewaltigen Datenmengen steht das maschinelle Lernen besonders hoch im Kurs und wird in zahlreichen Disziplinen angewandt, auch in den sozialen Medien. In Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in IoT werden samtliche Aspekte des IoT, des Cloud Computing und der Datenanalyse ausfuhrlich erlautert und aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Das Buch prasentiert den neuesten Stand der Forschung und fortschrittliche Themen. So erhalten die Leserinnen und Leser aktuelle Informationen und koennen das gesamte Spektrum der Anwendungen von IoT, Cloud Computing und Datenanalyse erfassen.

General

Imprint:	John Wiley & Sons
Country of origin:	United States
Release date:	August 2021
First published:	2021
Authors:	SN Mohanty
Dimensions:	229 x 152 x 29mm (L x W x T)
Format:	Hardcover
Pages:	528
ISBN-13:	978-1-119-78580-4
Categories:	Books > Computing & IT > Applications of computing > Artificial intelligence > General
LSN:	1-119-78580-4
Barcode:	9781119785804

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