Titre original :
Machine Learning Strategies for Prediction of Diseases Using Cloud
Contenu du livre :
Ce chapitre met en lumière les concepts fondamentaux de mon domaine de recherche. Il comprend.
L'introduction du Big Data, le Big Data dans le domaine médical, le diabète sucré, le Big.
Data analytics, Predictive analytics. En outre, il présente également l'informatique en nuage, la technologie Hadoop avec MapReded et l'analyse prédictive.
La technologie Hadoop avec MapReduce et les techniques d'apprentissage automatique.
Avec l'exploration de données et la découverte de connaissances. Il comprend également l'identification des problèmes.
L'identification et la détermination de l'énoncé du problème avec sa signification et l'objectif de la recherche.
Objectif de la recherche. À la fin du chapitre, le plan de la thèse est présenté.
L'organisation de la thèse est donnée.
Big Data.
De nos jours, tout le monde devient de plus en plus technophile et l'utilisation d'appareils électroniques augmente de jour en jour.
L'utilisation d'appareils électroniques augmente de jour en jour. Les données augmentent de façon considérable, au-delà de ce que nous pouvons imaginer.
Les données augmentent de façon considérable, hors de portée de notre imagination. Le terme Big Data fait référence à toutes les données qui sont générées.
dans le monde entier. Les principales sources de ces données sont les médias, le cloud, le web, l'IOT et les bases de données.
Les bases de données. Ces données peuvent être structurées ou non. La figure 1. 1 montre.
Les différentes sources de big data.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781916706279 |
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| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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