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Definition - Was bedeutet Charakterisierung?
Die Charakterisierung ist eine Big-Data-Methode, mit der beschreibende Parameter generiert werden, die die Eigenschaften und das Verhalten eines bestimmten Datenelements effektiv beschreiben. Dies wird dann in unbeaufsichtigten Lernalgorithmen verwendet, um Muster, Cluster und Trends zu finden, ohne Klassenbeschriftungen einzubeziehen, die Verzerrungen aufweisen können. Es hat seine Verwendung in der Clusteranalyse und sogar im Deep Learning.
Techopedia erklärt die Charakterisierung
Die Big-Data-Charakterisierung ist eine Technik zur Umwandlung von Rohdaten in nützliche Informationen, die in Algorithmen für maschinelles Lernen und Data Mining verwendet wird. Die Charakterisierung erzeugt im Wesentlichen komprimierte Darstellungen des Informationsinhalts, der in den Daten verborgen ist. Daher kann es zur Messung und Verfolgung von Ereignissen, Änderungen und neu auftretenden Verhaltensweisen in großen dynamischen Datenströmen verwendet werden.
Einige Vorteile der Charakterisierung:
- Kann nützliche Metriken zum Verfolgen und Messen von Ereignissen und Anomalien in Datensätzen generieren
- Erstellt Darstellungen wichtiger Informationen auf kleinem Raum
- Führt schnell eine Konvertierung von Daten in Informationen durch, wodurch die Branche der vollständigen Transformation von Daten in Informationen in Wissen näher kommt
- Ist nützlich zum Indizieren und Kennzeichnen bestimmter Objekte, Ereignisse und anderer Funktionen in einer Datensammlung
