Data Mining in Large Sets of Complex Data
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jan 2013, 2013
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The amount and the complexity of the data gathered by current enterprises are increasing at an exponential rate. Consequently, the analysis of Big Data is nowadays a central challenge in Computer Science, especially for complex data. For example, given a satellite image database containing tens of Terabytes, how can we find regions aiming at identifying native rainforests, deforestation or reforestation Can it be made automatically Based on the work discussed in this book, the answers to both questions are a sound ¿yes¿, and the results can be obtained in just minutes. In fact, results that used to require days or weeks of hard work from human specialists can now be obtained in minutes with high precision. Data Mining in Large Sets of Complex Data discusses new algorithms that take steps forward from traditional data mining (especially for clustering) by considering large, complex datasets. Usually, other works focus in one aspect, either data size or complexity. This work considers both: it enables mining complex data from high impact applications, such as breast cancer diagnosis, region classification in satellite images, assistance to climate change forecast, recommendation systems for the Web and social networks; the data are large in the Terabyte-scale, not in Giga as usual; and very accurate results are found in just minutes. Thus, it provides a crucial and well timed contribution for allowing the creation of real time applications that deal with Big Data of high complexity in which mining on the fly can make an immeasurable difference, such as supporting cancer diagnosis or detecting deforestation.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 128 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781447148890
- Titolo
- Data Mining in Large Sets of Complex Data
- Autore
- Robson Leonardo Ferreira Cordeiro
- Editore
- Springer, Springer Jan 2013
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1447148894
- ISBN 13
- 9781447148890
- Peso dell'articolo
- 207 grammi
- Dimensioni
- 235x155x8 mm
- Serie
- Libro 54 di 322: SpringerBriefs in Computer Science
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Dalla quarta di copertina
The amount and the complexity of the data gathered by current enterprises are increasing at an exponential rate. Consequently, the analysis of Big Data is nowadays a central challenge in Computer Science, especially for complex data. For example, given a satellite image database containing tens of Terabytes, how can we find regions aiming at identifying native rainforests, deforestation or reforestation? Can it be made automatically? Based on the work discussed in this book, the answers to both questions are a sound yes , and the results can be obtained in just minutes. In fact, results that used to require days or weeks of hard work from human specialists can now be obtained in minutes with high precision. Data Mining in Large Sets of Complex Data discusses new algorithms that take steps forward from traditional data mining (especially for clustering) by considering large, complex datasets. Usually, other works focus in one aspect, either data size or complexity. This work considers both: it enables mining complex data from high impact applications, such as breast cancer diagnosis, region classification in satellite images, assistance to climate change forecast, recommendation systems for the Web and social networks; the data are large in the Terabyte-scale, not in Giga as usual; and very accurate results are found in just minutes. Thus, it provides a crucial and well timed contribution for allowing the creation of real time applications that deal with Big Data of high complexity in which mining on the fly can make an immeasurable difference, such as supporting cancer diagnosis or detecting deforestation.
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