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Das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen (ML) gehören seit zwei Jahrzehnten zu den beliebtesten Forschungsthemen. Die Vorteile, die diese beiden Technologien bieten, sind in der Tat herausragend. Dennoch kann die Kombination dieser beiden bahnbrechenden Technologien der Gesellschaft noch weitere bahnbrechende Vorteile bringen und das klassische IoT in eine erweiterte Version namens Internet der intelligenten Dinge (IoIT) verwandeln. In diesem Beitrag wird eine umfassende Bewertung dieses erweiterten Konzepts vorgenommen, wobei alle seine Kernaspekte analysiert und die Vorteile und…mehr

Produktbeschreibung
Das Internet der Dinge (IoT) und maschinelles Lernen (ML) gehören seit zwei Jahrzehnten zu den beliebtesten Forschungsthemen. Die Vorteile, die diese beiden Technologien bieten, sind in der Tat herausragend. Dennoch kann die Kombination dieser beiden bahnbrechenden Technologien der Gesellschaft noch weitere bahnbrechende Vorteile bringen und das klassische IoT in eine erweiterte Version namens Internet der intelligenten Dinge (IoIT) verwandeln. In diesem Beitrag wird eine umfassende Bewertung dieses erweiterten Konzepts vorgenommen, wobei alle seine Kernaspekte analysiert und die Vorteile und Potenziale dieses bahnbrechenden Konzepts erläutert werden. Dennoch gibt es viele Herausforderungen, die den Nutzen des IoIT beeinträchtigen können. In unserer groß angelegten Evaluierung werden diese Herausforderungen aufgedeckt und sorgfältig untersucht, wobei auch Wege zu ihrer effektiven Überwindung aufgezeigt werden. Data Mining (DM) ist der Prozess der Gewinnung nützlicher Erkenntnisseaus großen Datenmengen. In diesem Beitrag wird erläutert, wie ML-basierte DM-Techniken und -Methoden zur effektiven und effizienten Gewinnung von Erkenntnissen und wertvollen Informationen aus komplexen sequentiellen Datenmengen eingesetzt werden können.
Autorenporträt
Antreas Dionysiou, Científico Especialista en Aprendizaje Profundo - Seguridad - Redes Inalámbricas; Universidad de Cyprurs - Chipre.