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Inhaltsangabe
Questo libro presenta uno studio approfondito sul text mining mediante l'analisi dei big data, con un approccio innovativo basato sulla logica fuzzy. Poiché il volume dei dati testuali non strutturati cresce in modo esponenziale sulle piattaforme digitali, l'estrazione di conoscenze significative da set di dati su larga scala è diventata una sfida significativa. Il libro introduce metodologie avanzate che integrano i framework dei big data con la teoria degli insiemi fuzzy per affrontare l'incertezza, l'ambiguità e la vaghezza insite nelle informazioni testuali. Esplora tecniche di pre-elaborazione, estrazione di caratteristiche, analisi semantica e strategie di estrazione scalabili progettate per ambienti di dati ad alta dimensionalità. Viene proposto un modello di inferenza fuzzy per migliorare l'accuratezza della classificazione, del clustering e del processo decisionale in set di dati testuali complessi. Le valutazioni sperimentali dimostrano un miglioramento delle prestazioni rispetto ai modelli tradizionali basati su insiemi nitidi. Questo lavoro costituisce una risorsa preziosa per ricercatori, accademici e professionisti che operano nei campi della scienza dei dati, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei big data, fornendo sia le basi teoriche che le implementazioni pratiche per sistemi intelligenti di estrazione di informazioni dai testi.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Rafeeq AhmedAcadémico e investigador na área da Inteligência Artificial, Aprendizagem Automática e Análise de Big Data. Possui uma vasta experiência no ensino e na investigação e publicou vários artigos de investigação em revistas e conferências de renome. Os seus interesses de investigação incluem a mineração de texto, a IA explicável e a abordagem inteligente orientada por dados.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Questo libro presenta uno studio approfondito sul text mining mediante l'analisi dei big data, con un approccio innovativo basato sulla logica fuzzy. Poiche il volume dei dati testuali non strutturati cresce in modo esponenziale sulle piattaforme digitali, l'estrazione di conoscenze significative da set di dati su larga scala e diventata una sfida significativa. Il libro introduce metodologie avanzate che integrano i framework dei big data con la teoria degli insiemi fuzzy per affrontare l'incertezza, l'ambiguita e la vaghezza insite nelle informazioni testuali. Esplora tecniche di pre-elaborazione, estrazione di caratteristiche, analisi semantica e strategie di estrazione scalabili progettate per ambienti di dati ad alta dimensionalita. Viene proposto un modello di inferenza fuzzy per migliorare l'accuratezza della classificazione, del clustering e del processo decisionale in set di dati testuali complessi. Le valutazioni sperimentali dimostrano un miglioramento delle prestazioni rispetto ai modelli tradizionali basati su insiemi nitidi. Questo lavoro costituisce una risorsa preziosa per ricercatori, accademici e professionisti che operano nei campi della scienza dei dati, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei big data, fornendo sia le basi teoriche che le implementazioni pratiche per sistemi intelligenti di estrazione di informazioni dai testi. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786630186628
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Questo libro presenta uno studio approfondito sul text mining mediante l'analisi dei big data, con un approccio innovativo basato sulla logica fuzzy. Poiché il volume dei dati testuali non strutturati cresce in modo esponenziale sulle piattaforme digitali, l'estrazione di conoscenze significative da set di dati su larga scala è diventata una sfida significativa. Il libro introduce metodologie avanzate che integrano i framework dei big data con la teoria degli insiemi fuzzy per affrontare l'incertezza, l'ambiguità e la vaghezza insite nelle informazioni testuali. Esplora tecniche di pre-elaborazione, estrazione di caratteristiche, analisi semantica e strategie di estrazione scalabili progettate per ambienti di dati ad alta dimensionalità. Viene proposto un modello di inferenza fuzzy per migliorare l'accuratezza della classificazione, del clustering e del processo decisionale in set di dati testuali complessi. Le valutazioni sperimentali dimostrano un miglioramento delle prestazioni rispetto ai modelli tradizionali basati su insiemi nitidi. Questo lavoro costituisce una risorsa preziosa per ricercatori, accademici e professionisti che operano nei campi della scienza dei dati, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei big data, fornendo sia le basi teoriche che le implementazioni pratiche per sistemi intelligenti di estrazione di informazioni dai testi. Bestandsnummer des Verkäufers 9786630186628
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Text mining con i big data | Rafeeq Ahmed (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2026 | Edizioni Sapienza | EAN 9786630186628 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. Bestandsnummer des Verkäufers 135847082
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