Вступ до аналітики IoT

Ця книга охоплює методи, які можна використовувати для аналізу даних із датчиків IoT та вирішують питання, що стосується продуктивності системи IoT. Він вражає баланс між практикою та теорією, щоб навчитися навчитися впроваджувати інструменти на практиці з хорошим недоліком їх внутрішньої роботи. Це вступна книга для читачів, які не ознайомилися з цими методами. Методи, представлені у вступі до аналітики IoT, походять із сфери машинного навчання, статистики та досліджень операцій. Описані методи машинного навчання, які можна використовувати, проаналізуйте дані IoT, створені з датчиків для кластерів, класифікації та регресії. Опис статистичних методів може бути використаний для проведення регресії та прогнозування даних датчиків IOOT та зменшення розмірів наборів даних. Дослідження операцій-це концерт з продуктивністю системи IoT, будуючи модель досліджуваної системи, а потім провівши аналіз, якщо. Книга також описує методи моделювання. Основні особливості IoT Analytics - це не лише машинне навчання, а також включає інші інструменти, такі як методи прогнозування та моделювання. У всій книзі наведено багато діаграм та прикладів, щоб повністю пояснити представлену матерію. Кожна глава завершується проектом, призначеним для того, щоб допомогти читачам краще зрозуміти опис методів. Матеріал у цій книзі був тестований клас протягом декількох семестрів. Вправи на практиці включені до рішень, наданих в Інтернеті на Routledge/9780367686314 Гаррі Г. Перрос - професор інформатики в державному університеті Північної Кароліни, випускник випускника та співробітник IEEHE. Він широко публікується в області моделювання продуктивності комп'ютерних та комунікаційних систем.

• Автор: Гаррі Г. Перрос
• Видавець: Taylor & Francis
• Рік публікації: 2021
• обкладинка: м’яка
• Кількість сторінок: 372
• Розміри: 17,8 x 25,3 x 2,5 см
• Ілюстрації: 24 таблиці, колір; 186 Ілюстрації, колір
• Мова: англійська
• ISBN: 9780367686314