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Fog Computing, Deep Learning and Big Data Analytics-Research Directions

C.S.R. Prabhu (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book provides a comprehensive picture of fog computing technology, including of fog architectures, latency aware application management issues with real time requirements, security and privacy issues and fog analytics, in wide ranging application scenarios such as M2M device communication, smart homes, smart vehicles, augmented reality and transportation management. This book explores the research issues involved in the application of traditional shallow machine learning and deep learning techniques to big data analytics. It surveys global research advances in extending the conventional unsupervised or clustering algorithms, extending supervised and semi-supervised algorithms and association rule mining algorithms to big data Scenarios. Further it discusses the deep learning applications of big data analytics to fields of computer vision and speech processing, and describes applications such as semantic indexing and data tagging. Lastly it identifies 25 unsolved research problems and research directions in fog computing, as well as in the context of applying deep learning techniques to big data analytics, such as dimensionality reduction in high-dimensional data and improved formulation of data abstractions along with possible directions for their solutions.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.01.2019
Sprache
Englisch
EAN
9789811332081
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
C.S.R. Prabhu
Seitenanzahl
71
Auflage
1st edition 2019
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Distributed Computing, Fog Computing, Big Data, Deep Learning, Computer Vision, data structures
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken UXJ - Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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