Machine Learning Approach for Cloud Data Analytics in IoT

Im Zeitalter des Internet of Things (IoT) erzeugen Edge-Geräte 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 übertragen, was extrem teuer und zeitaufwändig ist. Es ist somit notwendig, effiziente Mechanismen für die Verarbeitung dieser gewaltigen Datenmengen zu entwickeln, und dafür sind effiziente Datenverarbeitungstechniken erforderlich. Nachhaltige Paradigmen wie Cloud Computing und Fog Computing tragen zu einem geschickten Umgang mit Themen wie Leistung, Speicher- und Verarbeitungskapazitäten, Wartung, Sicherheit, Effizienz, Integration, Kosten, Energieverbrauch und Latenzzeiten bei. Allerdings werden ausgefeilte Analysetools benötigt, um die Anfragen in einer optimalen Zeit zu bearbeiten. Daher wird derzeit eifrig an der Entwicklung eines effektiven und effizienten Rahmens geforscht, um den größtmöglichen 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 sämtliche Aspekte des IoT, des Cloud Computing und der Datenanalyse ausführlich erläutert und aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Das Buch präsentiert den neuesten Stand der Forschung und fortschrittliche Themen. So erhalten die Leserinnen und Leser aktuelle Informationen und können das gesamte Spektrum der Anwendungen von IoT, Cloud Computing und Datenanalyse erfassen.