Enhancing Health Risk Prediction with Deep Learning on Big Data and Revised Fusion Node Paradigm

Enhancing Health Risk Prediction with Deep Learning on Big Data and Revised Fusion Node Paradigm

El props̤ito de esta investigacin̤ fue desarrollar un marco para mejorar la prediccin̤ de la salud con los paradigmas de nodo de fusin̤ revisado y aprendizaje profundo. El nodo de fusin̤ es un modelo de fusin̤ de informacin̤ para construir sistemas de prediccin̤. El aprendizaje profundo implica la a...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Další autoři: Zhong Hongye, Xiao Jitian, Hindawi Publishing Corporation
Médium: Kniha
Jazyk:angličtina
Témata:
Datos masivos
Ciencia de datos
Big data
Data science
Aprendizaje automt̀ico
Aprendizaje profundo
Diseǫ de arquitectura
Nodo de fusin̤
Fusin̤ bayesiana
Prediccin̤ de riesgos a la salud
Machine learning
Deep learning
Architecture design
Fusion node
Bayesian fusion
Health risk prediction
On-line přístup:Enhancing Health Risk Prediction with Deep Learning on Big Data and Revised Fusion Node Paradigm
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245 1 0 |a Enhancing Health Risk Prediction with Deep Learning on Big Data and Revised Fusion Node Paradigm 
246 |a Mejorando la prediccin̤ de riesgos a la salud con aprendizaje profundo en datos masivos y el paradigma de nodo de fusin̤ revisado 
264 |a Bogot ̀(Colombia) :  |b Revista VirtualPRO,  |c 2018 
520 3 |a El props̤ito de esta investigacin̤ fue desarrollar un marco para mejorar la prediccin̤ de la salud con los paradigmas de nodo de fusin̤ revisado y aprendizaje profundo. El nodo de fusin̤ es un modelo de fusin̤ de informacin̤ para construir sistemas de prediccin̤. El aprendizaje profundo implica la aplicacin̤ compleja de algoritmos de aprendizaje automt̀ico, tales como fusiones bayesianas y redes neuronales, para la extraccin̤ de datos e inferencia lg̤ica. 
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