Im Zeitalter des Internet of Things (IoT) erzeugen Edge-Ger???te 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 ???bertragen, was extrem teuer und zeitaufw???ndig ist. Es ist somit notwendig, effiziente Mechanismen f???r die Verarbeitung dieser gewaltigen Datenmengen zu entwickeln, und daf???r sind effiziente Datenverarbeitungstechniken erforderlich. ...
Read More
Im Zeitalter des Internet of Things (IoT) erzeugen Edge-Ger???te 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 ???bertragen, was extrem teuer und zeitaufw???ndig ist. Es ist somit notwendig, effiziente Mechanismen f???r die Verarbeitung dieser gewaltigen Datenmengen zu entwickeln, und daf???r sind effiziente Datenverarbeitungstechniken erforderlich. Nachhaltige Paradigmen wie Cloud Computing und Fog Computing tragen zu einem geschickten Umgang mit Themen wie Leistung, Speicher- und Verarbeitungskapazit???ten, Wartung, Sicherheit, Effizienz, Integration, Kosten, Energieverbrauch und Latenzzeiten bei. Allerdings werden ausgefeilte Analysetools ben???tigt, um die Anfragen in einer optimalen Zeit zu bearbeiten. Daher wird derzeit eifrig an der Entwicklung eines effektiven und effizienten Rahmens geforscht, um den gr??????tm???glichen 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 s???mtliche Aspekte des IoT, des Cloud Computing und der Datenanalyse ausf???hrlich erl???utert und aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Das Buch pr???sentiert den neuesten Stand der Forschung und fortschrittliche Themen. So erhalten die Leserinnen und Leser aktuelle Informationen und k???nnen das gesamte Spektrum der Anwendungen von IoT, Cloud Computing und Datenanalyse erfassen.
Read Less
Add this copy of Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in to cart. $224.22, like new condition, Sold by GreatBookPrices rated 4.0 out of 5 stars, ships from Columbia, MD, UNITED STATES, published 2021 by Wiley-Scrivener.
Choose your shipping method in Checkout. Costs may vary based on destination.
Seller's Description:
Fine. Sewn binding. Cloth over boards. 528 p. In Stock. 100% Money Back Guarantee. Brand New, Perfect Condition, allow 4-14 business days for standard shipping. To Alaska, Hawaii, U.S. protectorate, P.O. box, and APO/FPO addresses allow 4-28 business days for Standard shipping. No expedited shipping. All orders placed with expedited shipping will be cancelled. Over 3, 000, 000 happy customers.
Add this copy of Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in to cart. $224.23, good condition, Sold by HPB-Red rated 5.0 out of 5 stars, ships from Dallas, TX, UNITED STATES, published 2021 by Wiley-Scrivener.
Choose your shipping method in Checkout. Costs may vary based on destination.
Seller's Description:
Good. Connecting readers with great books since 1972! Used textbooks may not include companion materials such as access codes, etc. May have some wear or writing/highlighting. We ship orders daily and Customer Service is our top priority!
Add this copy of Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in to cart. $250.86, new condition, Sold by GreatBookPrices rated 4.0 out of 5 stars, ships from Columbia, MD, UNITED STATES, published 2021 by Wiley-Scrivener.
Choose your shipping method in Checkout. Costs may vary based on destination.
Seller's Description:
New. Sewn binding. Cloth over boards. 528 p. In Stock. 100% Money Back Guarantee. Brand New, Perfect Condition, allow 4-14 business days for standard shipping. To Alaska, Hawaii, U.S. protectorate, P.O. box, and APO/FPO addresses allow 4-28 business days for Standard shipping. No expedited shipping. All orders placed with expedited shipping will be cancelled. Over 3, 000, 000 happy customers.