Noise Filtering for Big Data Analytics
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Noise Filtering for Big Data Analytics

Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh, Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh

  1. 164 pages
  2. English
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  4. Disponible sur iOS et Android
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Noise Filtering for Big Data Analytics

Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh, Souvik Bhattacharyya, Koushik Ghosh

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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.

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Informations

Éditeur
De Gruyter
Année
2022
ISBN
9783110697261
Édition
1
Sujet
Computer Science
Sous-sujet
Artificial Intelligence (AI) & Semantics

Table des matiĂšres

  1. Title Page
  2. Copyright
  3. Contents
  4. Application of discrete domain wavelet filter for signal denoising
  5. Secret sharing scheme in defense and big data analytics
  6. Recent advances in digital image smoothing: A review
  7. Double exponential smoothing and its tuning parameters: A re-exploration
  8. Effect of smoothing on big data governed by polynomial memory
  9. Heteroskedasticity in panel data: A big challenge to data filtering
  10. Importance and use of digital filters in digital image processing
  11. Smart filter and smoothing: A new approach of data denoising
  12. Index
Normes de citation pour Noise Filtering for Big Data Analytics

APA 6 Citation

Bhattacharyya, S., Ghosh, K., Bhattacharyya, S., & Ghosh, K. (2022). Noise Filtering for Big Data Analytics (1st ed.). De Gruyter. Retrieved from https://www.perlego.com/book/3512300 (Original work published 2022)

Chicago Citation

Bhattacharyya, Souvik, Koushik Ghosh, Souvik Bhattacharyya, and Koushik Ghosh. (2022) 2022. Noise Filtering for Big Data Analytics. 1st ed. De Gruyter. https://www.perlego.com/book/3512300.

Harvard Citation

Bhattacharyya, S. et al. (2022) Noise Filtering for Big Data Analytics. 1st edn. De Gruyter. Available at: https://www.perlego.com/book/3512300 (Accessed: 25 June 2024).

MLA 7 Citation

Bhattacharyya, Souvik et al. Noise Filtering for Big Data Analytics. 1st ed. De Gruyter, 2022. Web. 25 June 2024.