Advances in Machine Learning for Big Data Analysis (Intelligent Systems Reference Library, 218)
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Advances in Machine Learning for Big Data Analysis (Intelligent Systems Reference Library, 218)
This book serves as a potential resource for advances in machine learning and data science to solve big data problems with many objectives.
Advances in Machine Learning for Big Data Analysis (Intelligent Systems Reference Library, 218)
Nº de artículo: 230620448

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NIO 5793

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  • This book focuses on research aspects of ensemble approaches of machine learning techniques that can be applied to address the big data problems.In this book, various advancements of machine learning algorithms to extract data-driven decisions from big data in diverse domains such as the banking sector, healthcare, social media, and video surveillance are presented in several chapters. Each of them has separate functionalities, which can be leveraged to solve a specific set of big data applications. This book is a potential resource for various advances in the field of machine learning and data science to solve big data problems with many objectives. It has been observed from the literature that several works have been focused on the advancement of machine learning in various fields like biomedical, stock prediction, sentiment analysis, etc. However, limited discussions have been carried out on application of advanced machine learning techniques in solving big data problems.
Publisher Springer
Publication date February 26, 2023
Edition 2022nd
Language English
Print length 258 pages
ISBN-10 9811689326
ISBN-13 978-9811689321
Item Weight 12.9 ounces (365.72 grams)
Dimensions 6.1 x 0.59 x 9.25 inches (15.5 x 1.5 x 23.5 cm)
Part of series Intelligent Systems Reference Library

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Satchidananda Dehuri (Editor) Intelligence & Semantics Editorial Review

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características y beneficios

  • Focuses on ensemble approaches of machine learning techniques.
  • Addresses big data problems across various domains.
  • Includes advancements in algorithms for data-driven decisions.
  • Covers applications in banking, healthcare, social media, and video surveillance.
  • Provides insights into solving specific big data applications.
  • A valuable resource for researchers and practitioners in machine learning.

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