Filtrarea zgomotului pentru analiza datelor mari

Titlul original:

Noise Filtering for Big Data Analytics

Conținutul cărții:

Această carte explică modul în care se poate realiza de-noisarea datelor, la scară largă, cu un nivel satisfăcător de acuratețe. Sunt luate în considerare trei aspecte principale.

În primul rând, cum să eliminăm propagarea erorilor de la o etapă la etapele următoare în timp ce dezvoltăm un model filtrat. În al doilea rând, cum să menținem importanța pozițională a datelor în timp ce le purificăm. În cele din urmă, păstrarea memoriei în date este esențială pentru a extrage date inteligente din date mari și zgomotoase.

Dacă, după aplicarea oricărei forme de netezire sau filtrare, memoria datelor corespunzătoare se modifică puternic, atunci datele finale pot pierde unele informații importante. Acest lucru poate duce la concluzii greșite sau eronate.

Dar, atunci când se anticipează orice pierdere de informații datorată netezirea sau filtrarea, nu se poate evita procesul de denoising, deoarece, pe de altă parte, orice tip de analiză a datelor mari în prezența zgomotului poate induce în eroare. Prin urmare, întregul proces necesită o execuție foarte atentă cu ajutorul unor modele eficiente și inteligente pentru a putea fi abordat în mod eficient.