S poqwleniem tehnologij Bigdata dannye o zdrawoohranenii sobiraütsq i hranqtsq na raznyh urownqh i w raznyh formatah. V sfere zdrawoohraneniq bol'nicy, farmacewticheskie i strahowye kompanii raspolagaüt ogromnym ob#emom dannyh w strukturirowannyh tablicah. Odnako znachitel'nye ob#emy bol'shih dannyh ostaütsq neispol'zowannymi iz-za izolirowannosti, raspredelennosti i neodnorodnosti dannyh. Nesmotrq na wzaimoswqzannye tablichnye dannye, opredelennym obrazom swqzannye mezhdu soboj dlq wwoda w ML, woznikaüt sleduüschie problemy: uwelichenie razmernosti, normalizaciq dannyh, kotorye ne qwlqütsq estestwennym predstawleniem, powtorenie dannyh pri ob#edinenii razlichnyh agregirowannyh dannyh w tablicah. Modeli mashinnogo obucheniq predpolagaüt, chto nablüdeniq ne zawisqt drug ot druga, odnako w real'nom mire informaciq wzaimoswqzana. Grafy znanij i mashinnoe obuchenie - dwa wazhnyh instrumenta dlq ponimaniq i modelirowaniq slozhnyh koncepcij, a mashinnoe obuchenie - äto process, w hode kotorogo komp'ütery uchatsq na osnowe dannyh, ne buduchi qwno zaprogrammirowannymi.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.