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Paperback. Etat : new. Paperback. Dieses Buch praesentiert eine umfassende Studie zum Text-Mining unter Verwendung von Big-Data-Analysen mit einem neuartigen, auf Fuzzy-Logik basierenden Ansatz. Da das Volumen unstrukturierter Textdaten auf digitalen Plattformen exponentiell waechst, ist die Gewinnung aussagekraeftiger Erkenntnisse aus gross angelegten Datensaetzen zu einer erheblichen Herausforderung geworden. Das Buch stellt fortgeschrittene Methoden vor, die Big-Data-Frameworks mit der Fuzzy-Mengenlehre verbinden, um Unsicherheiten, Mehrdeutigkeiten und Unschaerfen zu bewaeltigen, die textuellen Informationen innewohnen. Es untersucht Vorverarbeitungstechniken, Merkmalsextraktion, semantische Analyse und skalierbare Mining-Strategien, die fuer hochdimensionale Datenumgebungen konzipiert sind. Es wird ein Fuzzy-Inferenzmodell vorgeschlagen, um die Genauigkeit bei Klassifizierung, Clusterbildung und Entscheidungsfindung in komplexen Textdatensaetzen zu verbessern. Experimentelle Auswertungen belegen eine verbesserte Leistung im Vergleich zu herkoemmlichen, auf "crisp"-Theorie basierenden Modellen. Diese Arbeit dient als wertvolle Ressource fuer Forscher, Wissenschaftler und Praktiker in den Bereichen Datenwissenschaft, kuenstliche Intelligenz und Big-Data-Analytik und liefert sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungen fuer intelligente Text-Mining-Systeme. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630176384
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Paperback. Etat : new. Paperback. Dieses Buch praesentiert eine umfassende Studie zum Text-Mining unter Verwendung von Big-Data-Analysen mit einem neuartigen, auf Fuzzy-Logik basierenden Ansatz. Da das Volumen unstrukturierter Textdaten auf digitalen Plattformen exponentiell waechst, ist die Gewinnung aussagekraeftiger Erkenntnisse aus gross angelegten Datensaetzen zu einer erheblichen Herausforderung geworden. Das Buch stellt fortgeschrittene Methoden vor, die Big-Data-Frameworks mit der Fuzzy-Mengenlehre verbinden, um Unsicherheiten, Mehrdeutigkeiten und Unschaerfen zu bewaeltigen, die textuellen Informationen innewohnen. Es untersucht Vorverarbeitungstechniken, Merkmalsextraktion, semantische Analyse und skalierbare Mining-Strategien, die fuer hochdimensionale Datenumgebungen konzipiert sind. Es wird ein Fuzzy-Inferenzmodell vorgeschlagen, um die Genauigkeit bei Klassifizierung, Clusterbildung und Entscheidungsfindung in komplexen Textdatensaetzen zu verbessern. Experimentelle Auswertungen belegen eine verbesserte Leistung im Vergleich zu herkoemmlichen, auf "crisp"-Theorie basierenden Modellen. Diese Arbeit dient als wertvolle Ressource fuer Forscher, Wissenschaftler und Praktiker in den Bereichen Datenwissenschaft, kuenstliche Intelligenz und Big-Data-Analytik und liefert sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungen fuer intelligente Text-Mining-Systeme. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630176384
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Taschenbuch. Etat : Neu. Text Mining unter Verwendung von Big Data | Rafeeq Ahmed (u. a.) | Taschenbuch | 92 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786630176384 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 135847107
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