Noise Filtering for Big Data Analytics
Lingua: inglese
Editore: De Gruyter, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it. 156 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783110697094
- Titolo
- Noise Filtering for Big Data Analytics
- Autore
- Souvik Bhattacharyya
- Editore
- De Gruyter
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3110697092
- ISBN 13
- 9783110697094
- Peso dell'articolo
- 445 grammi
- Dimensioni
- 240x170x13 mm
This book explains how to perform data de-noising, in large scale, with a satisfactory level of accuracy. Three main issues are considered. Firstly, how to eliminate the error propagation from one stage to next stages while developing a filtered model. Secondly, how to maintain the positional importance of data whilst purifying it. Finally, preservation of memory in the data is crucial to extract smart data from noisy big data. If, after the application of any form of smoothing or filtering, the memory of the corresponding data changes heavily, then the final data may lose some important information. This may lead to wrong or erroneous conclusions. But, when anticipating any loss of information due to smoothing or filtering, one cannot avoid the process of denoising as on the other hand any kind of analysis of big data in the presence of noise can be misleading. So, the entire process demands very careful execution with efficient and smart models in order to effectively deal with it.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh, University of Burdwan,West Bengal, India.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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