Knowledge graph for Decision Engine

Nomula, Sridhar

ISBN 10: 6207488865 ISBN 13: 9786207488865
Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
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With the advent of Bigdata technologies, healthcare data captured and stored at multiple granular levels and multiple formats. In the healthcare domain, includes hospitals, pharmaceuticals, and insurance companies have an enormous amount of data in structured tables. However, significant amounts of the big data remain underutilized due to data isolation, distribution, and heterogeneity. Despite interconnected tabular data linked together in some way for ML input, challenges are, increased dimensionality, normalization of data which is not natural representation, repetition of data on merging different aggregated data across tables. Machine learning models supposes the observations are not dependent however, the real world information is interconnected. Knowledge graphs and machine learning are two important tools to understand and model complex concepts, while machine learning is a process by which computers learn from data, without being explicitly programmed.

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Détails bibliographiques

Titre : Knowledge graph for Decision Engine
Éditeur : LAP LAMBERT Academic Publishing
Date d'édition : 2024
Reliure : Couverture souple
Etat : New

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ISBN 10 : 6207488865 ISBN 13 : 9786207488865
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Taschenbuch. Etat : Neu. Knowledge graph for Decision Engine | Sridhar Nomula | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207488865 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 129307555

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -With the advent of Bigdata technologies, healthcare data captured and stored at multiple granular levels and multiple formats. In the healthcare domain, includes hospitals, pharmaceuticals, and insurance companies have an enormous amount of data in structured tables. However, significant amounts of the big data remain underutilized due to data isolation, distribution, and heterogeneity. Despite interconnected tabular data linked together in some way for ML input, challenges are, increased dimensionality, normalization of data which is not natural representation, repetition of data on merging different aggregated data across tables. Machine learning models supposes the observations are not dependent however, the real world information is interconnected. Knowledge graphs and machine learning are two important tools to understand and model complex concepts, while machine learning is a process by which computers learn from data, without being explicitly programmed.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786207488865

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