Pandemievorhersage mit Big Data und maschinellem Lernen vorantreiben

In diesem Buch wird die Entwicklung einer Vorhersagetechnik in der Big-Data-Analytik vorgestellt, die sowohl die Perspektive des unbeaufsichtigten als auch des überwachten Lernens einbezieht. Es befasst sich mit den Herausforderungen der Verarbeitung großer Mengen komplexer Daten und bietet Einblicke in den Vorhersageprozess. Die Forschungsergebnisse zeigen die Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit der entwickelten Technik in verschiedenen Bereichen und verdeutlichen ihr Potenzial für die praktische Umsetzung. Das Buch leistet einen Beitrag zur Big-Data-Analytik, indem es das Verständnis für Vorhersagetechniken fördert und Empfehlungen für die weitere Forschung zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten gibt. Es hat das Potenzial dieser Techniken aufgezeigt, aussagekräftige Muster zu extrahieren, genaue Vorhersagen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse aus großen und vielfältigen Datensätzen zu gewinnen. Die Forschungsergebnisse eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten, die Macht von Big Data zu nutzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, die zu Innovation, Effizienz und Erfolg führen können.

Autorentext

Seit meiner Kindheit bin ich von Technologie fasziniert. Meine Leidenschaft für das Lösen von Problemen in allen sich entwickelnden Bereichen hat mich dazu gebracht, eine Karriere in der Forschung anzustreben. Meine Arbeit zielt darauf ab, die Umgebung eines Modells zu verbessern, damit es gut funktioniert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Nutzung sowohl überwachter als auch unüberwachter Lernansätze, um Vorhersagetechniken für die Analyse zu entwickeln.