商品簡介
Mit dem Aufkommen von Bigdata-Technologien werden Daten im Gesundheitswesen auf mehreren granularen Ebenen und in mehreren Formaten erfasst und gespeichert. Im Bereich des Gesundheitswesens verfen Krankenh酳ser, Pharmaunternehmen und Versicherungen er enorme Datenmengen in strukturierten Tabellen. Aufgrund von Datenisolierung, -verteilung und -heterogenit酹 werden jedoch erhebliche Mengen an Big Data nicht genutzt. Trotz miteinander verbundener Tabellendaten, die in irgendeiner Weise f ML-Eingaben verknft sind, bestehen die Herausforderungen in der erh鐬ten Dimensionalit酹, der Normalisierung von Daten, die keine natliche Darstellung sind, der Wiederholung von Daten bei der Zusammenfrung verschiedener aggregierter Daten er Tabellen hinweg. Modelle des maschinellen Lernens gehen davon aus, dass die Beobachtungen nicht voneinander abh鄚gig sind, die Informationen der realen Welt sind jedoch miteinander verbunden. Wissensgraphen und maschinelles Lernen sind zwei wichtige Werkzeuge, um komplexe Konzepte zu verstehen und zu modellieren, w鄣rend maschinelles Lernen ein Prozess ist, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
