to perform predictive modeling on large datasets Another application of ML in Big Data is Natural Language Processing NLP which allows computers to process human language and analyze text data This capability has numerous applications in areas such as sentiment analysis social media monitoring and customer service chatbots Big Data computing also offers new opportunities for personalized medicine The book provides an indepth exploration of how Big Data technologies can enable more effective patient care by analyzing genomic data medical records and other healthcare information to improve diagnosis treatment and prevention of diseases. Big Data Computing: Advances in Technologies, Methodologies, and Applications In today's digital age, Big Data computing has become a critical issue for businesses to leverage their data assets to drive business decisions. With the exponential growth of data, Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have emerged as powerful tools to extract insights and value from Big Data. "Big Data Computing: Advances in Technologies, Methodologies, and Applications" delves into recent advances in Big Data computing technologies, methodologies, and applications, providing an in-depth understanding of the evolving landscape. The book covers developments in Big Data computing models, such as Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, in-memory storage systems, NoSQL databases, and Big Data streaming services like Apache Spark and Kafka. It also explores the applications of ML and AI in Big Data, including predictive analytics, natural language processing (NLP), sentiment analysis, social media monitoring, and personalized medicine.

для выполнения прогнозного моделирования на больших наборах данных Еще одно применение ML в больших данных - обработка естественного языка NLP, которая позволяет компьютерам обрабатывать человеческий язык и анализировать текстовые данные. Эта возможность имеет множество приложений в таких областях, как анализ настроений, мониторинг социальных сетей и чат-боты для обслуживания клиентов. Вычисление больших данных также предлагает новые возможности для персонализированной медицины. Книга содержит подробное исследование того, как технологии больших данных могут обеспечить повышение эффективности ухода за пациентами за счет анализа геномных данных медицинских карт и другой медицинской информации для улучшения диагностического лечения и профилактики заболеваний. Вычисления на основе больших данных: достижения в области технологий, методологий и приложений В современную цифровую эпоху вычисления на основе больших данных стали критически важной проблемой для компаний, позволяющей использовать свои информационные ресурсы для принятия бизнес-решений. С экспоненциальным ростом данных машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) стали мощными инструментами для извлечения информации и пользы из больших данных». Вычисление больших данных: достижения в технологиях, методологиях и приложениях» углубляется в последние достижения в области вычислительных технологий, методологий и приложений для больших данных, обеспечивая глубокое понимание развивающегося ландшафта. Книга рассказывает о разработках в вычислительных моделях больших данных, таких как Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, системах хранения в памяти, базах данных NoSQL и потоковых сервисах больших данных, таких как Apache Spark и Kafka.В ней также рассматриваются применения ML и AI в больших данных, включая прогнозную аналитику, естественный язык обработка (NLP), анализ настроений, мониторинг социальных сетей и персонализированная медицина.

pour effectuer des simulations prédictives sur de grands ensembles de données Une autre application de ML dans les grandes données est le traitement du langage naturel NLP, qui permet aux ordinateurs de traiter le langage humain et d'analyser les données textuelles. Cette capacité dispose de nombreuses applications dans des domaines tels que l'analyse des humeurs, la surveillance des réseaux sociaux et les chatbots pour le service à la clientèle. Big Data Computing offre également de nouvelles possibilités pour la médecine personnalisée. livre contient une étude détaillée sur la façon dont les technologies de Big Data peuvent améliorer l'efficacité des soins aux patients en analysant les données génomiques des dossiers médicaux et d'autres informations médicales pour améliorer le traitement diagnostique et la prévention des maladies. Big Data Computing : progrès technologiques, méthodologies et applications À l'ère numérique moderne, le Big Data Computing est devenu un défi crucial pour les entreprises qui peuvent utiliser leurs ressources d'information pour prendre des décisions commerciales. Avec la croissance exponentielle des données, le Machine arning (ML) et l'intelligence artificielle (AI) sont devenus des outils puissants pour extraire de l'information et profiter du Big Data". Big Data Computing : Progrès dans les technologies, les méthodologies et les applications" s'approfondit dans les dernières avancées dans les technologies informatiques, les méthodologies et les applications de Big Data, offrant une compréhension approfondie du paysage en évolution. livre parle des développements dans les modèles informatiques de Big Data tels que Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, systèmes de stockage en mémoire, bases de données NoSQL et services de streaming Big Data, comme Apache Spark et Kafka.Il traite également des applications ML et AI dans le big data, y compris l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel (PNL), l'analyse des humeurs, la surveillance des réseaux sociaux et la médecine personnalisée.

para realizar simulaciones predictivas en grandes conjuntos de datos Otra aplicación de ML en big data es el procesamiento del lenguaje natural NLP, que permite a las computadoras procesar el lenguaje humano y analizar datos de texto. Esta capacidad tiene muchas aplicaciones en áreas como análisis de estado de ánimo, monitoreo de redes sociales y chatbots para servicio al cliente. La computación de big data también ofrece nuevas posibilidades para la medicina personalizada. libro contiene un estudio detallado de cómo las tecnologías de big data pueden proporcionar una mayor eficiencia en la atención al paciente mediante el análisis de datos genómicos de registros médicos y otra información médica para mejorar el tratamiento diagnóstico y la prevención de enfermedades. Computación basada en Big Data: avances en tecnología, metodologías y aplicaciones En la era digital moderna, la computación basada en Big Data se ha convertido en un desafío crítico para las empresas al permitir que sus recursos de información se utilicen para tomar decisiones empresariales. Con el crecimiento exponencial de los datos, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en poderosas herramientas para extraer información y beneficiarse del big data". La computación de big data: avances en tecnología, metodologías y aplicaciones" profundiza en los últimos avances en tecnología computacional, metodologías y aplicaciones de big data, proporcionando una comprensión profunda del panorama en desarrollo. libro narra los desarrollos en modelos computacionales de big data, como Apache Hadoop, MapReducir, Hive, Pig, Mahout, sistemas de almacenamiento en memoria, bases de datos NoSQL y servicios de streaming de big data, como Apache Spark y Kafka.También aborda las aplicaciones de ML y AI en big data, incluyendo análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de estado de ánimo, monitoreo de redes sociales y medicina personalizada.

para fazer a simulação em grandes conjuntos de dados Outra aplicação do ML em grandes dados é o processamento da linguagem natural NLP, que permite aos computadores processar a linguagem humana e analisar dados de texto. Esta capacidade tem muitas aplicações em áreas como análise de sentimento, monitoramento de redes sociais e bate-boat para atendimento ao cliente. Computação de Big Data também oferece novas possibilidades para a medicina personalizada. O livro traz um estudo detalhado de como as tecnologias de big data podem melhorar o atendimento aos pacientes através da análise dos dados genômicos dos cartões de saúde e outras informações médicas para melhorar o tratamento de diagnóstico e prevenção de doenças. Computação baseada em grandes dados: avanços em tecnologias, metodologias e aplicativos Na era digital atual, computação baseada em grandes dados tornou-se um desafio crucial para as empresas que podem usar seus recursos de informação para tomar decisões empresariais. Com o crescimento exponencial dos dados, o aprendizado de máquinas (ML) e a inteligência artificial (AI) tornaram-se ferramentas poderosas para extrair informações e benefícios dos grandes dados". Computação de grandes dados: avanços em tecnologias, metodologias e aplicativos" aprofundam-se nos avanços recentes em computação, metodologias e aplicações de big data, proporcionando uma compreensão profunda da paisagem em desenvolvimento. O livro fala de desenvolvimentos em modelos computacionais de big data, como Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, sistemas de armazenamento em memória, bancos de dados de NoSQL e serviços de streaming de big data, Como Apache Spark e Kafka.Ele também aborda as aplicações de ML e AI em grandes dados, incluindo análise de previsões, linguagem natural de processamento (NLP), análise de sentimento, monitoramento de redes sociais e medicina personalizada.

per la simulazione predittiva su grandi set di dati Un'altra applicazione di ML nei big data è l'elaborazione del linguaggio naturale NLP, che consente ai computer di elaborare il linguaggio umano e analizzare i dati testuali. Questa funzionalità offre numerose applicazioni in settori quali analisi dell'umore, monitoraggio dei social media e chat-bot per il servizio clienti. Il calcolo dei big data offre inoltre nuove opportunità per la medicina personalizzata. Il libro contiene una ricerca dettagliata su come la tecnologia dei big data possa migliorare l'efficienza della cura dei pazienti attraverso l'analisi dei dati genomici delle cartelle cliniche e altre informazioni mediche per migliorare il trattamento diagnostico e la prevenzione delle malattie. Elaborazione basata su grandi dati: progressi tecnologici, metodologici e applicativi Nell'era digitale moderna, il computing basato su big data è diventato un problema cruciale per le aziende che utilizzano le proprie risorse informatiche per prendere decisioni aziendali. Con la crescita esponenziale dei dati, l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) sono diventati potenti strumenti per estrarre informazioni e utili dai big data". Il calcolo dei grandi dati - I progressi nelle tecnologie, nelle metodologie e nelle applicazioni" approfondiscono gli ultimi progressi in termini di tecnologia informatica, metodologia e applicazioni per i big data, fornendo una profonda comprensione del panorama emergente. Il libro descrive gli sviluppi nei modelli di elaborazione dei big data, come Apache Hadoop. , Hive, Pig, Mahout, sistemi di storage in memoria, database e servizi di throughput, come Apache Spark e Kafka.In esso vengono considerate anche le applicazioni di ML e AI nei big data, includono analisi predittive, linguaggio naturale elaborazione (NLP), analisi degli umori, monitoraggio dei social media e medicina personalizzata.

zur Durchführung von prädiktiven mulationen an großen Datensätzen Eine weitere Anwendung von ML in Big Data ist die Natural Language Processing NLP, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verarbeiten und Textdaten zu analysieren. Diese Fähigkeit hat viele Anwendungen in Bereichen wie Sentiment-Analyse, Social Media Monitoring und Chat-Bots für den Kundenservice. Big Data Computing bietet auch neue Möglichkeiten für die personalisierte Medizin. Das Buch enthält eine detaillierte Studie darüber, wie Big-Data-Technologien die Patientenversorgung durch die Analyse genomischer Daten aus Krankenakten und anderen Gesundheitsinformationen verbessern können, um die diagnostische Behandlung und Prävention von Krankheiten zu verbessern. Big Data Computing: Fortschritte in Technologie, Methoden und Anwendungen Im heutigen digitalen Zeitalter ist Big Data Computing zu einer kritischen Herausforderung für Unternehmen geworden, um ihre Informationsressourcen für Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Mit dem exponentiellen Datenwachstum sind maschinelles rnen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zu mächtigen Werkzeugen geworden, um Informationen und Nutzen aus Big Data zu ziehen". Big Data Computing: Fortschritte in Technologien, Methoden und Anwendungen" vertieft sich in die jüngsten Fortschritte bei Computertechnologien, Methoden und Anwendungen für Big Data und bietet ein tiefes Verständnis der sich entwickelnden Landschaft. Das Buch erzählt von Entwicklungen in Big-Data-Rechenmodellen wie Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, In-Memory-Speichersysteme, NoSQL-Datenbanken und Big-Data-Streaming-Dienste, wie Apache Spark und Kafka. Es befasst sich auch mit ML- und KI-Anwendungen in Big Data, einschließlich Predictive Analytics, Natural Language Processing (NLP), Sentimentanalyse, Social Media Monitoring und personalisierte Medizin.

do wykonywania modelowania predykcyjnego na dużych zbiorach danych Kolejnym zastosowaniem ML w dużych danych jest naturalne przetwarzanie języka NLP, które pozwala komputerom przetwarzać język ludzki i analizować dane tekstowe. Możliwość ta ma wiele zastosowań w takich dziedzinach, jak analiza nastrojów, monitorowanie mediów społecznościowych i czatboty obsługi klienta. Big Data computing oferuje również nowe możliwości spersonalizowanej medycyny. Książka zawiera szczegółowe badania nad tym, w jaki sposób duże technologie danych mogą umożliwić poprawę efektywności opieki nad pacjentami poprzez analizę genomicznych danych medycznych i innych informacji medycznych w celu poprawy leczenia diagnostycznego i zapobiegania chorobom. Big Data Computing: Progress in Technology, Methodologies, and Applications W dzisiejszym erze cyfrowej, big data computing stał się kluczowym wyzwaniem dla firm, aby wykorzystać swoje aktywa informacyjne do podejmowania decyzji biznesowych. Wraz z wykładniczym wzrostem danych, uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI) stały się potężnymi narzędziami do pozyskiwania informacji i wartości z dużych danych". Big Data Computing: Postęp w technologii, metodologii i aplikacji" odkrywa najnowsze postępy w technologiach obliczeniowych, metodologiach i zastosowaniach dla dużych danych, zapewniając głębokie zrozumienie ewoluującego krajobrazu. Książka opowiada o rozwoju dużych modeli przetwarzania danych, takich jak Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Świnia, Mahout, systemy pamięci, bazy danych NoSQL i usługi strumieniowe dużych danych, takie jak Apache Spark i Kafka. Omawia również zastosowania ML i AI w dużych danych, w tym analizy predykcyjne, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), analizy nastrojów, monitoring mediów społecznościowych i medycyny spersonalizowanej.

לביצוע מודלים מנבאים על מערכות מידע גדולות יישום נוסף של ML בנתונים גדולים הוא NLP עיבוד שפה טבעית, המאפשר למחשבים לעבד את השפה האנושית ולנתח נתוני טקסט. ליכולת זו יש יישומים רבים בתחומים כמו ניתוח רגשות, ניטור מדיה חברתית ושירותי לקוחות. מחשוב נתונים גדול גם מציע הזדמנויות חדשות לרפואה מותאמת אישית. הספר מכיל מחקרים מפורטים על האופן שבו טכנולוגיות מידע גדולות יכולות לאפשר שיפור יעילות הטיפול בחולה באמצעות ניתוח של נתוני רשומות רפואיות גנומיות ומידע רפואי אחר כדי לשפר את הטיפול האבחון ומניעת מחלות. Big Data Computing: Advances in Technology, Methodologies, and Applications בעידן הדיגיטלי של היום, מחשוב נתונים גדול הפך לאתגר קריטי עבור חברות למנף את נכסי המידע שלהן כדי לקבל החלטות עסקיות. עם גידול נתונים מעריכי, למידת מכונה (ML) ובינה מלאכותית (AI) הפכו לכלים רבי עוצמה לשליפת מידע וערך מנתונים גדולים". Big Data Computing: Advances in Technology, Methodologies, and Applications" מתעמק בהתקדמות האחרונה בטכנולוגיות מחשוב, מתודולוגיות ויישומים למידע גדול, ומספק הבנה עמוקה של הנוף המתפתח. הספר מדבר על התפתחויות במודלים גדולים של מחשוב נתונים כגון Apache Hadoop, MapReduct, Hive, Pig, Mahout, מערכות אחסון זיכרון, NoSQL ושירותי הזרמת נתונים גדולים, כגון Apache Spark ו-Kafka. היא גם דנה ביישומי ML ו-AI בנתונים גדולים, כולל ניתוח ניבוי, עיבוד שפה טבעית (NLP), ניתוח רגשות, ניטור מדיה חברתית ורפואה מותאמת אישית.''

büyük veri kümeleri üzerinde öngörücü modelleme yapmak için Büyük verilerde ML'nin bir başka uygulaması, bilgisayarların insan dilini işlemesine ve metin verilerini analiz etmesine olanak tanıyan NLP doğal dil işlemesidir. Bu yetenek, duygu analizi, sosyal medya izleme ve müşteri hizmetleri sohbetleri gibi alanlarda birçok uygulamaya sahiptir. Büyük veri hesaplama da kişiselleştirilmiş tıp için yeni fırsatlar sunuyor. Kitap, büyük veri teknolojilerinin, tanısal tedavi ve hastalığın önlenmesini iyileştirmek için genomik tıbbi kayıt verilerinin ve diğer tıbbi bilgilerin analizi yoluyla hasta bakım verimliliğini nasıl artırabileceğine dair ayrıntılı araştırmalar içermektedir. Büyük Veri Hesaplama: Teknoloji, Metodolojiler ve Uygulamalardaki Gelişmeler Günümüzün dijital çağında, büyük veri hesaplama, şirketlerin iş kararları almak için bilgi varlıklarını kullanmaları için kritik bir zorluk haline gelmiştir. Üstel veri büyümesiyle, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI), büyük verilerden bilgi ve değer elde etmek için güçlü araçlar haline geldi." Büyük Veri Hesaplama: Teknoloji, Metodolojiler ve Uygulamalardaki Gelişmeler", gelişen manzara hakkında derin bir anlayış sağlayarak, büyük veriler için bilgi işlem teknolojileri, metodolojiler ve uygulamalardaki en son gelişmeleri inceler. Kitap, Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, bellek içi depolama sistemleri, NoSQL veritabanları ve Apache Spark ve Kafka gibi büyük veri akışı hizmetleri gibi büyük veri hesaplama modellerindeki gelişmelerden bahsediyor. Ayrıca, tahmine dayalı analitik, doğal dil işleme (NLP), duygu analizi, sosyal medya izleme ve kişiselleştirilmiş tıp dahil olmak üzere büyük verilerdeki ML ve AI uygulamalarını tartışmaktadır.

لإجراء النمذجة التنبؤية على مجموعات البيانات الكبيرة تطبيق آخر لـ ML في البيانات الضخمة هو معالجة اللغة الطبيعية NLP، والتي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة اللغة البشرية وتحليل البيانات النصية. تحتوي هذه القدرة على العديد من التطبيقات في مجالات مثل تحليل المشاعر ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء. توفر حوسبة البيانات الضخمة أيضًا فرصًا جديدة للطب الشخصي. يحتوي الكتاب على بحث مفصل حول كيفية تمكين تقنيات البيانات الضخمة من تحسين كفاءة رعاية المرضى من خلال تحليل بيانات السجلات الطبية الجينية والمعلومات الطبية الأخرى لتحسين العلاج التشخيصي والوقاية من الأمراض. حوسبة البيانات الضخمة: التطورات في التكنولوجيا والمنهجيات والتطبيقات في العصر الرقمي اليوم، أصبحت حوسبة البيانات الضخمة تحديًا مهمًا للشركات للاستفادة من أصول المعلومات الخاصة بها لاتخاذ قرارات تجارية. مع النمو الأسي للبيانات، أصبح التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) أدوات قوية لاستخراج المعلومات والقيمة من البيانات الضخمة." حوسبة البيانات الضخمة: التطورات في التكنولوجيا والمنهجيات والتطبيقات" تتعمق في أحدث التطورات في تقنيات الحوسبة والمنهجيات وتطبيقات البيانات الضخمة، مما يوفر فهمًا عميقًا للمشهد المتطور. يتحدث الكتاب عن التطورات في نماذج حوسبة البيانات الضخمة مثل Apache Hadoop و MapReduce و Hive و Pig و Mahout وأنظمة التخزين داخل الذاكرة وقواعد بيانات NoSQL وخدمات تدفق البيانات الضخمة، مثل Apache Spark و Kafka. كما يناقش تطبيقات ML والذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة، بما في ذلك التحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتحليل المشاعر ومراقبة وسائل التواصل الاجتماعي والطب الشخصي.

큰 데이터 세트에서 예측 모델링을 수행하기 위해 빅 데이터에서 ML의 또 다른 응용 프로그램은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리하고 텍스트 데이터를 분석 할 수있는 NLP 자연어 처리입니다. 이 기능에는 정서 분석, 소셜 미디어 모니터링 및 고객 서비스 채팅봇과 같은 분야에 많은 응용 프로그램이 있습니다. 빅 데이터 컴퓨팅은 또한 개인화 된 의약품을위한 새로운 기회를 제공합니다. 이 책에는 빅 데이터 기술이 게놈 의료 기록 데이터 및 기타 의료 정보를 분석하여 진단 치료 및 질병 예방을 개선함으로써 환자 치료 효율성을 향상시키는 방법에 대한 자세한 연구가 포함되어 빅 데이터 컴퓨팅: 기술, 방법론 및 응용 분야의 발전 오늘날의 디지털 시대에 빅 데이터 컴퓨팅은 회사가 정보 자산을 활용하여 비즈니스 결정을 내리는 데 중요한 과제가되었습니다. 지수 데이터 성장으로 머신 러닝 (ML) 과 인공 지능 (AI) 은 빅 데이터에서 정보와 가치를 추출하는 강력한 도구가되었습니다. " 빅 데이터 컴퓨팅: 기술, 방법론 및 응용 분야의 발전 "은 빅 데이터 컴퓨팅 기술, 방법론 및 응용 프로그램의 최신 발전을 탐구하여 진화하는 환경에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 이 책은 Apache Hadoop, MapReduce, Hive, Pig, Mahout, 인 메모리 스토리지 시스템, NoSQL 데이터베이스 및 Apache Spark 및 Kafka와 같은 빅 데이터 스트리밍 서비스와 같은 빅 데이터 컴퓨팅 모델의 개발에 대해 이야기합니다. 또한 예측 분석, 자연어 처리 (NLP), 정서 분석, 소셜 미디어 모니터링 및 개인화 된 의약품을 포함한 빅 데이터의 ML 및 AI 응용 프로그램에 대해서도 설명합니다.

在大型數據集中執行預測建模在大型數據中,ML的另一個應用是NLP自然語言處理,使計算機能夠處理人類語言並分析文本數據。該功能在情緒分析，社交媒體監控和聊天機器人等領域具有許多應用程序，用於客戶服務。大數據計算還為個性化醫學提供了新的機會。該書詳細研究了大數據技術如何通過分析醫療記錄的基因組數據和其他健康信息來改善診斷治療和疾病預防，從而提高患者護理的效率。大數據計算：技術、方法和應用的進步在當今的數字時代,大數據計算已成為企業利用其信息資源進行業務決策的關鍵問題。隨著數據的指數增長，機器學習（ML）和人工智能（AI）已成為從大數據中獲取信息和收益的有力工具。"大數據計算：技術，方法論和應用方面的進步"深入研究了計算技術，方法論和大數據應用的最新進展，從而深入了解了不斷發展的景觀。這本書講述了大數據計算模型（例如Apache Hadoop）的發展， MapReduce，Hive，Pig，Mahout，內存存儲系統，NoSQL數據庫和大數據流服務， 例如Apache Spark和Kafka。它還考慮了ML和AI在大數據中的應用， 包括預測分析，自然語言處理（NLP），情緒分析，社交媒體監控和個性化醫學。