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Machine Learning Big Data Framework and Analytics for Big Data Problems

Marco y analítica de datos masivos en aprendizaje automático para problemas de datos masivos

Autor: Lopes, Noel Shamsuddin, Siti Mariyam Hasan, Shafaatunnur.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Año de publicación: 2014.
Editor:

UTM Big Data Centre

.

Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 536 Kb.

Resumen:

En este artículo se proponen algoritmos de soft computing para su aplicación en problemas de datos masivos, particularmente en el área biomédica. El propósito es brindar un análisis rápido para detectar cáncer con base en la extracción de información útil en expresión de genes, perfilación de proteínas y datos de secuencia genómica. Esta investigación también es significativa para mujeres con alto riesgo de cáncer ovárico debido a su historial personal o familiar.

Materias: Datos masivos Ciencia de datos

Subjects: Big data Data science

Palabras clave: Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Analítica de datos masivos, Soft computing, Problemas de clasificación biomédica, Unidad de procesamiento gráfico de propósito general, Propagación hacia atrás múltiple, Mapa autoorganizado, Cáncer

Keywords: Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Big data analytics, Soft computing, Biomedical classification problems, General purpose graphical processing unit, Multiple back propagation, Self organizing map, Cancer

DC.Title.spa
 Marco y analítica de datos masivos en aprendizaje automático para problemas de datos masivos
DC.Title.eng
 Machine Learning Big Data Framework and Analytics for Big Data Problems
DC.Creator
 Lopes, Noel Shamsuddin, Siti Mariyam Hasan, Shafaatunnur
DC.Subject.snpi.spa
 Datos masivos Ciencia de datos
DC.Subject.snpi.eng
 Big data Data science
DC.Subject.spa
 Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Analítica de datos masivos, Soft computing, Problemas de clasificación biomédica, Unidad de procesamiento gráfico de propósito general, Propagación hacia atrás múltiple, Mapa autoorganizado, Cáncer
DC.Subject.eng
 Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Big data analytics, Soft computing, Biomedical classification problems, General purpose graphical processing unit, Multiple back propagation, Self organizing map, Cancer
DC.Description.spa

En este artículo se proponen algoritmos de soft computing para su aplicación en problemas de datos masivos, particularmente en el área biomédica. El propósito es brindar un análisis rápido para detectar cáncer con base en la extracción de información útil en expresión de genes, perfilación de proteínas y datos de secuencia genómica. Esta investigación también es significativa para mujeres con alto riesgo de cáncer ovárico debido a su historial personal o familiar.

DC.Source
 ...e.ijasca.com/data/documents/IJASCA_060216_Final_Shasha.pdf
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/marco-y-analitica-de-datos-masivos-en-aprendizaje-automatico-para-problemas-de-datos-masivos
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:2074-8523
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Diciembre 2018, Datos masivos
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
DC.Publisher

UTM Big Data Centre

DC.Contributor
 
DC.Rights
 
DC.Date
 2014
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20181201-041.pdf

Descarga: Machine Learning Big Data Framework and Analytics for Big Data Problems.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 536 Kb.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2018-12-01.
Publicado en Virtual Pro: Diciembre 2018 :: Datos masivos.


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