Erkennung gefälschter Berichte durch maschinelles Lernen

Dieses Buch behandelt Themen des maschinellen Lernens.In den letzten Jahrzehnten hat der technologische Fortschritt in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung einige innovative Produkte ermöglicht, die auf maschinellem Lernen basieren, wie z. B. die Empfehlungsmaschine von Netflix und selbstfahrende Autos.Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und in Data-Mining-Projekten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind dann die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumsmetriken aus. In dem Maße, wie Big Data weiter wächst, wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigen. Sie werden dabei helfen müssen, die relevantesten Geschäftsfragen und die Daten zu deren Beantwortung zu ermitteln.

O Dr. A. Vijaya Krishna é Professor Assistente no Departamento de CST. Concluiu o seu doutoramento na Universidade VIT, em Vellore. É licenciado em B.Tech pela Universidade de J.N.T.U.A. e em M.Tech pela Universidade de J.N.T.U.A. Publicou cerca de 10 artigos de investigação em várias revistas SCI, SCOPUS, Springer e IEEE.