Pendyala Veracity of Big Data 9781484236321

Варианты приобретения

Цена: 4611.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Pendyala
Название: Veracity of Big Data
ISBN: 9781484236321
Издательство: Springer
Классификация:

Парадигмы программирования / Обучение программированию

Базы данных

Искусственный интеллект

Машинное обучение

ISBN-10: 1484236327
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 180
Вес: 0.31 кг.
Дата издания: 2018
Язык: English
Издание: 1st ed.
Иллюстрации: 41 illustrations, black and white; xiv, 177 p. 41 illus.
Размер: 239 x 158 x 11
Читательская аудитория: General (us: trade)
Основная тема: Big Data
Подзаголовок: Machine Learning and Other Approaches to Verifying Truthfulness
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: Chapter 1: Introduction Chapter Goal: Introduce the readers to the manifestations of falsehood in Big Data and its ramifications.No of pages 30Sub -Topics1. The Big Data Phenomenon2. The Four Vs3. Veracity - the fourth V4. Tracing truth in human endeavors5. Veracity in the context of the WebChapter 2: Mathematical AbstractionChapter Goal: Present the math behind the method and develop a mathematical framework within which the problem and its solution can be discussed.No of pages: 30Sub - Topics 1. A fruit vendor example2. Building the abstraction3. Twitter Example - Sentiment Analysis4. Solution SpaceChapter 3: Tools and TechniquesChapter Goal: Introduce the Machine Learning and mathematical tools to solve the problem. No of pages: 30Sub - Topics: 1. Machine Learning Algorithms - a quick primer2. Kalman Filter3. Statistical Techniques
Chapter 4: Veracity of Web InformationChapter Goal: Use the concepts, tools, and techniques described in chapter 3 to examine the truthfulness of microblogsNo of pages: 50Sub - Topics: 1. Machine Learning the truthfulness of twitter data2. Statistical approaches to detect veiled attacks3. Applying Kalman Filter to analyze sentiment fluctuations
Chapter 5: Future DirectionsChapter Goal: Explore ideas that the readers can consider for further delving into the topic, given that this is a niche area.1. Natural Language Processing methods2. Knowledge Representation Techniques3. Ensemble Methods

Veracity of Big Data, Pendyala