From Sensor Networks to Customer Clicks: How Online Learning Makes Sense of Real-Time Data
Sartre
| Autor: | Sartre |
|---|---|
| Veröffentlichungsdatum: | 21.06.2024 |
| EAN: | 9783384267887 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 92 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Lara Steele tredition tredition GmbH |
Produktinformationen "From Sensor Networks to Customer Clicks: How Online Learning Makes Sense of Real-Time Data"
Data streams are de¿ned as large sequences of data, gathered from sources such as sensor networks and customer click streams, that are possibly in¿nite and temporarily ordered [7, 22]. Instances in data streams arrive fast, either in batches of data, or instance-by-instance; each instance needs to be processed in a timely manner. Due to these characteristics, such as large amount of data and time constraints, tra-ditional static machine learning algorithms are unsuitable for direct use [7]. That is, techniques learning from data streams need to maintain their performance throughout the stream while limiting memory and processing time.
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