Filtrování šumu pro analýzu velkých dat

Původní název:

Noise Filtering for Big Data Analytics

Obsah knihy:

Tato kniha vysvětluje, jak provádět de-noising dat ve velkém měřítku s uspokojivou úrovní přesnosti. V knize jsou řešeny tři hlavní otázky.

Za prvé, jak eliminovat šíření chyb z jedné fáze do dalších fází při vývoji filtrovaného modelu. Za druhé, jak zachovat polohovou důležitost dat při jejich čištění. A konečně, zachování paměti v datech je klíčové pro extrakci inteligentních dat ze zašuměných velkých dat.

Pokud se po aplikaci jakékoliv formy vyhlazování nebo filtrování paměť příslušných dat silně změní, mohou výsledná data ztratit některé důležité informace. To může vést k nesprávným nebo chybným závěrům.

Pokud však předpokládáme jakoukoli ztrátu informací v důsledku vyhlazování nebo filtrování, nemůžeme se vyhnout procesu denoizace, protože na druhé straně může být jakýkoli druh analýzy velkých dat v přítomnosti šumu zavádějící. Celý proces tedy vyžaduje velmi pečlivé provedení s efektivními a inteligentními modely, aby bylo možné se s ním efektivně vypořádat.