Progredire nella previsione delle pandemie con i big data e il machine learning
Approccio unificato che utilizza l'apprendimento supervisionato e non supervisionato
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Questo libro ha presentato lo sviluppo di una tecnica di previsione nell'ambito della big data analytics, incorporando prospettive di apprendimento sia non supervisionato che supervisionato. Ha affrontato le sfide legate alla gestione di grandi volumi di dati complessi e ha fornito approfondimenti sul processo di predizione. I risultati della ricerca evidenziano le prestazioni e l'applicabilità della tecnica sviluppata in vari domini, mostrando il suo potenziale per l'implementazione pratica. Il libro contribuisce al campo dell'analisi dei big data facendo progredire la comprensione delle tec...
Questo libro ha presentato lo sviluppo di una tecnica di previsione nell'ambito della big data analytics, incorporando prospettive di apprendimento sia non supervisionato che supervisionato. Ha affrontato le sfide legate alla gestione di grandi volumi di dati complessi e ha fornito approfondimenti sul processo di predizione. I risultati della ricerca evidenziano le prestazioni e l'applicabilità della tecnica sviluppata in vari domini, mostrando il suo potenziale per l'implementazione pratica. Il libro contribuisce al campo dell'analisi dei big data facendo progredire la comprensione delle tecniche di predizione e fornendo raccomandazioni per ulteriori ricerche volte a migliorarne le capacità, mostrando il potenziale di queste tecniche per estrarre modelli significativi, fare previsioni accurate e generare intuizioni preziose da insiemi di dati vasti e diversi. I risultati della ricerca aprono nuove opportunità alle organizzazioni per sfruttare la potenza dei big data e prendere decisioni guidate dai dati che possono guidare l'innovazione, l'efficienza e il successo.
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