Faire progresser la prévision des pandémies grâce au Big Data et à l'apprentissage automatique

Ce livre a pr廥ent?le d憝eloppement d'une technique de pr嶮iction dans l'analyse des big data, incorporant ?la fois des perspectives d'apprentissage non supervis?et supervis? Il a abord?les d嶨is li廥 au traitement de grands volumes de donn嶪s complexes et a fourni des informations sur le processus de pr嶮iction. Les r廥ultats de la recherche mettent en 憝idence la performance et l'applicabilit?de la technique d憝elopp嶪 dans divers domaines, d幦ontrant son potentiel pour une mise en oeuvre pratique. Ce livre contribue au domaine de l'analyse des big data en faisant progresser la compr嶭ension des techniques de pr嶮iction et en fournissant des recommandations pour la poursuite de la recherche afin d'am幨iorer leurs capacit廥. Il a mis en 憝idence le potentiel de ces techniques pour extraire des mod鋩es significatifs, faire des pr嶮ictions pr嶰ises et g幯廨er des informations pr嶰ieuses ?partir d'ensembles de donn嶪s vastes et diversifi廥. Les r廥ultats de la recherche ouvrent de nouvelles possibilit廥 aux organisations pour exploiter la puissance du big data et prendre des d嶰isions fond嶪s sur des donn嶪s qui peuvent favoriser l'innovation, l'efficacit?et le succ鋊.