Titlebook: Data Science; Konzepte, Erfahrunge Detlev Frick,Andreas Gadatsch,Uwe Schmitz Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv

uveitis

Big-Data-Technologieneit und Fehlertoleranz, die in allen Big-Data-Systemen aufgrund der verteilten, parallelen Verarbeitung gewährleistet sein müssen. In den folgenden Abschnitten diskutieren wir dann die Technologien, die zur Bewältigung der drei Herausforderungen Volume, Velocity und Variety genutzt werden können.

choroid

Bayesian Thinking in Machine Learninggaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.

Mendacious

Big Datarden. Um sie nutzen zu können und damit Werte zu generieren, werden attraktive Anwendungsgebiete benötigt. Erst das passende Geschäftsmodell macht aus dem Datenvorrat einen potenziellen Schatz. Diverse Praxisbeispiele zeigen den Einsatz von Big Data Lösungen auf.

Accord

Constituent

UNT

Gastric

https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4der Digitalisierung ein und thematisiert hieran die Herausforderungen von Big Data Projekten. Schließlich stellt er bekannte Ansätze von Vorgehensmodellen für die Durchführung von Big Data-Projekten vor und geht auf die Reifegradmessung von Big Data in Organisationen ein. Abschließend werden Auswirkungen auf das Informationsmanagement diskutiert.

分散

https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4ht auf herkömmlichen Festplattenspeichern ab, sondern nutzen hierfür direkt den Arbeitsspeicher. Dadurch lassen sich wesentlich höhere Zugriffsgeschwindigkeiten realisieren und in der Konsequenz die betrieblichen Entscheidungsprozesse verkürzen und effizient unterstützen

AROMA

引起

https://doi.org/10.1007/978-3-540-78973-4gaben bei Sprachassistenten. Dieser Beitrag gibt einen Einblick in die Grundprinzipien des Bayes-Theorems, diskutiert seine Rolle in Regressions- und Klassifikationsfragestellungen und zeigt exemplarisch auf, wie er im Rahmen des Naive Bayes Classifiers im maschinellen Lernen zum Einsatz kommt.