Faire progresser la prévision des pandémies grâce au Big Data et à l'apprentissage automatique
Approche unifiée utilisant l'apprentissage supervisé et non supervisé
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Ce livre a présenté le développement d'une technique de prédiction dans l'analyse des big data, incorporant à la fois des perspectives d'apprentissage non supervisé et supervisé. Il a abordé les défis liés au traitement de grands volumes de données complexes et a fourni des informations sur le processus de prédiction. Les résultats de la recherche mettent en évidence la performance et l'applicabilité de la technique développée dans divers domaines, démontrant son potentiel pour une mise en uvre pratique. Ce livre contribue au domaine de l'analyse des big data en faisant progr...
Ce livre a présenté le développement d'une technique de prédiction dans l'analyse des big data, incorporant à la fois des perspectives d'apprentissage non supervisé et supervisé. Il a abordé les défis liés au traitement de grands volumes de données complexes et a fourni des informations sur le processus de prédiction. Les résultats de la recherche mettent en évidence la performance et l'applicabilité de la technique développée dans divers domaines, démontrant son potentiel pour une mise en uvre pratique. Ce livre contribue au domaine de l'analyse des big data en faisant progresser la compréhension des techniques de prédiction et en fournissant des recommandations pour la poursuite de la recherche afin d'améliorer leurs capacités. Il a mis en évidence le potentiel de ces techniques pour extraire des modèles significatifs, faire des prédictions précises et générer des informations précieuses à partir d'ensembles de données vastes et diversifiés. Les résultats de la recherche ouvrent de nouvelles possibilités aux organisations pour exploiter la puissance du big data et prendre des décisions fondées sur des données qui peuvent favoriser l'innovation, l'efficacité et le succès.
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