Große soziale Graphdatensätze, komplexe Vektordaten und Petabytes von Sensordaten werden jeden Tag generiert. Diese Flut an Daten nutzbar zu machen zum Gewinn aller, ist eine der Kern-Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Diese Arbeit bringt das Feld von Data Mining und Maschinellem Lernen für eine Auswahl solcher Datentypen voran. Zusätzlich zeigt sie, wie man Methoden dieser Art in moderne relationale Hauptspeicherdatenbanken integrieren kann, am Beispiel klassischer Clustering- und Klassifikationsverfahren.     «

Große soziale Graphdatensätze, komplexe Vektordaten und Petabytes von Sensordaten werden jeden Tag generiert. Diese Flut an Daten nutzbar zu machen zum Gewinn aller, ist eine der Kern-Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Diese Arbeit bringt das Feld von Data Mining und Maschinellem Lernen für eine Auswahl solcher Datentypen voran. Zusätzlich zeigt sie, wie man Methoden dieser Art in moderne relationale Hauptspeicherdatenbanken integrieren kann, am Beispiel klassischer Clustering- und Klassifi...     »