Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach (Studies in Big Data, 35, Band 35)
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Beschreibung
Das Buch "Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach" von Mihaela Cocea bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Granular Computing im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere in Bezug auf die Verarbeitung großer Datenmengen. Es untersucht, wie Granular Computing als effektiver Ansatz zur Bewältigung der Komplexität und Unschärfe in Big Data eingesetzt werden kann. Das Buch behandelt theoretische Grundlagen sowie praktische Anwendungen und zeigt, wie durch die Bildung von Informationsgranulaten effizientere und interpretierbarere Modelle entwickelt werden können. Dabei wird ein besonderer Fokus auf die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von Algorithmen gelegt, um den Herausforderungen moderner Datenverarbeitung gerecht zu werden.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 264 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 329 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 505 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 271 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Gebunden
- 216 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Hardcover
- 318 Seiten
- Erschienen 2014
- De Gruyter Oldenbourg
- paperback
- 240 Seiten
- Erschienen 2023
- Apress
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- paperback
- 404 Seiten
- Erschienen 2018
- O'Reilly UK Ltd.
- Gebunden
- 215 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Kartoniert
- 265 Seiten
- Erschienen 2022
- O'Reilly



