| Título : |
Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Lerma, L. Octavio, Autor ; Kreinovich, Vladik, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
VIII, 141 p. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-61349-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Grandes datos Investigación cuantitativa Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro describe técnicas analíticas para optimizar la adquisición, el procesamiento y la propagación del conocimiento, especialmente en los contextos de ciberinfraestructura y big data. Además, presenta modelos analíticos fáciles de usar de procesos relacionados con el conocimiento y sus aplicaciones. La necesidad de estos métodos surge del hecho de que, cuando tenemos que decidir dónde colocar los sensores o qué algoritmo utilizar para procesar los datos, nos basamos principalmente en las opiniones de los expertos. Como resultado, los métodos seleccionados relacionados con el conocimiento a menudo están lejos de ser ideales. Para hacer mejores selecciones, primero es necesario crear modelos fáciles de usar de procesos relacionados con el conocimiento. Esto es especialmente importante para big data, donde los métodos numéricos tradicionales no son adecuados. El libro ofrece una guía valiosa para todos los interesados en aplicaciones de big data: estudiantes que buscan una descripción general de técnicas analíticas relacionadas, profesionales interesados en aplicar técnicas de optimización e investigadores que buscan mejorar y ampliar estas técnicas. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Data Acquisition: Towards Optimal Use of Sensors -- Data and Knowledge Processing -- Knowledge Propagation and Resulting Knowledge Enhancement -- Knowledge Use -- Conclusions. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data [documento electrónico] / Lerma, L. Octavio, Autor ; Kreinovich, Vladik, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 141 p. ISBN : 978-3-319-61349-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Grandes datos Investigación cuantitativa Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro describe técnicas analíticas para optimizar la adquisición, el procesamiento y la propagación del conocimiento, especialmente en los contextos de ciberinfraestructura y big data. Además, presenta modelos analíticos fáciles de usar de procesos relacionados con el conocimiento y sus aplicaciones. La necesidad de estos métodos surge del hecho de que, cuando tenemos que decidir dónde colocar los sensores o qué algoritmo utilizar para procesar los datos, nos basamos principalmente en las opiniones de los expertos. Como resultado, los métodos seleccionados relacionados con el conocimiento a menudo están lejos de ser ideales. Para hacer mejores selecciones, primero es necesario crear modelos fáciles de usar de procesos relacionados con el conocimiento. Esto es especialmente importante para big data, donde los métodos numéricos tradicionales no son adecuados. El libro ofrece una guía valiosa para todos los interesados en aplicaciones de big data: estudiantes que buscan una descripción general de técnicas analíticas relacionadas, profesionales interesados en aplicar técnicas de optimización e investigadores que buscan mejorar y ampliar estas técnicas. |
| Nota de contenido: |
Introduction -- Data Acquisition: Towards Optimal Use of Sensors -- Data and Knowledge Processing -- Knowledge Propagation and Resulting Knowledge Enhancement -- Knowledge Use -- Conclusions. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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