Erweiterter Algorithmus für maschinelles Lernen: Große Daten-Perspektive - Vijay, Prity; Keswani, Bright
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Wir leben in einer großen Datenwelt, in der riesige Datenmengen als Flut von allen Seiten kommen, um Data Ocean zu laichen. Diese Daten sind faszinierend, wenn sie richtig behandelt werden, sonst sind sie nichts weiter als Müll. Ein gewöhnlicher Algorithmus ist nicht in der Lage, mit diesem Mammut-Datensatz umzugehen, da er so programmiert ist, dass er auf der Grundlage der Anweisung arbeitet. Gegenwärtig gewinnen maschinelles Lernen und Data Mining an Wertschätzung, da es aus einer breiten Palette robuster Algorithmen besteht, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verteilen. Das…mehr

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Produktbeschreibung
Wir leben in einer großen Datenwelt, in der riesige Datenmengen als Flut von allen Seiten kommen, um Data Ocean zu laichen. Diese Daten sind faszinierend, wenn sie richtig behandelt werden, sonst sind sie nichts weiter als Müll. Ein gewöhnlicher Algorithmus ist nicht in der Lage, mit diesem Mammut-Datensatz umzugehen, da er so programmiert ist, dass er auf der Grundlage der Anweisung arbeitet. Gegenwärtig gewinnen maschinelles Lernen und Data Mining an Wertschätzung, da es aus einer breiten Palette robuster Algorithmen besteht, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verteilen. Das Hauptanliegen dieser Arbeit ist es, die Leistungshürde des Klassifikationsalgorithmus des maschinellen Lernens aufgrund der Komplexität zu erkennen, die durch einen unausgewogenen Datensatz zu Trainingszwecken hinzugefügt wird.
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Autorenporträt
El Dr. Prity Vijay trabaja como Científico de Datos en Zessta Software Pvt. Limited, Hydrabad (India) y el Dr. Bright Keswani trabaja como Profesor en el Departamento de Ciencias Informáticas e Ingeniería de la Universidad Suresh Gyan Vihar, Jaipur (India).