Bu kitap, IoT ortamlarında edge düzeyinde veri işleme ve görev yönlendirme problemini, makine öğrenmesi tabanlı bir bakış açısıyla ele almaktadır. EdgeCloudSim simülasyon ortamı kullanılarak oluşturulan gerçekçi senaryolar üzerinden, farklı görev yönlendirme yaklaşımlarının sistem performansı, hata oranları ve kullanıcı deneyimi üzerindeki etkileri ayrıntılı biçimde incelenmektedir. Simülasyonlardan elde edilen veriler, Decision Tree tabanlı bir karar modeli ile öğrenilerek, görev yönlendirme sürecinde hızlı ve güvenilir kararların nasıl üretilebileceği ortaya konulmaktadır.
Kitapta, teorik altyapının yanı sıra, simülasyon temelli deneysel sonuçlar ve öğrenme tabanlı karar mekanizmaları bütüncül bir yaklaşımla sunulmaktadır. Edge, RSU ve bulut katmanlarının birlikte değerlendirildiği bu çalışma, yalnızca performans metriklerine değil, aynı zamanda ölçeklenebilirlik ve kullanıcı deneyimi gibi pratik gereksinimlere de odaklanmaktadır.
IoT, edge computing ve makine öğrenmesi alanlarında çalışan araştırmacılar, lisansüstü öğrenciler ve uygulayıcılar için hazırlanan bu eser, edge düzeyinde veri işleme problemlerine yönelik hem kavramsal hem de uygulamaya dönük bir rehber niteliği taşımaktadır.