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Machine and sensor data generated by the Internet of Things, sensors and computer processes provide a fantastic source for a completely new generation of Big Data applications. Imagine the possibilities if you apply machine learning and predictive analytics in real time to continuously optimize a large number of connected devices and the application to current challenges such as traffic, health or ecology. Starting with a short overview about the use cases and the important general concepts for real time streaming analytics, the following live demo will give a practical insight into its realization. The live demo will demonstrate how R models are applied to real time data feeds using InfoSphere Streams, and will also cover advanced concepts such as dynamic model update. (The live demo is not included in the slides, so no screenshots ...)
Machine and sensor data generated by the Internet of Things, sensors and computer processes provide a fantastic source for a completely new generation of Big Data applications. Imagine the possibilities if you apply machine learning and predictive analytics in real time to continuously optimize a large number of connected devices and the application to current challenges such as traffic, health or ecology. Starting with a short overview about the use cases and the important general concepts for real time streaming analytics, the following live demo will give a practical insight into its realization. The live demo will demonstrate how R models are applied to real time data feeds using InfoSphere Streams, and will also cover advanced concepts such as dynamic model update. (The live demo is not included in the slides, so no screenshots ...)
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