Cognitive Computing For Big Data System
Sangaiah Arun Kumar
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Explores domain knowledge and reasoning of Data Technologies and Cognitive methods over the Internet of Things
Focuses on the design of best cognitive embedded data technologies to process and analyze the large amount of data collected through IoT and help for good decision-making
Concentrates on different perspectives of data analytics, ranging from Cognitive Design principles and best practices for IoT application development such as cyber-physical systems, context awareness, situation awareness and ambient intelligence
This book brings a high level of fluidity to analytics and addresses recent trends, innovative ideas, challenges and cognitive computing solutions in big data and the Internet of Things (IoT). It explores domain knowledge, data science reasoning and cognitive methods in the context of the IoT, extending current data science approaches by incorporating insights from experts as well as a notion of artificial intelligence, and performing inferences on the knowledge
The book provides a comprehensive overview of the constituent paradigms underlying cognitive computing methods, which illustrate the increased focus on big data in IoT problems as they evolve. It includes novel, in-depth fundamental research contributions from a methodological/application in data science accomplishing sustainable solution for the future perspective.Mainly focusing on the design of the best cognitive embedded data science technologies to process and analyze the large amount of data collectedthrough the IoT, and aid better decision making, the book discusses adapting decision-making approaches under cognitive computing paradigms to demonstrate how the proposed procedures as well as big data and IoT problems can be handled in practice.
This book is a valuable resource for scientists, professionals, researchers, and academicians dealing with the new challenges and advances in the specific areas of cognitive computing and data science approaches.
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Conor Kenny
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