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J-GLOBAL ID：201702222210845210   整理番号：17A0958248

ビッグデータでより多く,より良い情報を得る

Big Data Gets Bigger and Better

著者 (1件)： MERMELSTEIN Neil H.
資料名： Food Technology  (Food Technology)
巻： 71  号： 4  ページ： 118-122  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： C0006A  ISSN： 0015-6639  CODEN： FOTEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 食品に関する様々な,膨大なデータが蓄積されている。それらは,微生物学的試験結果,ゲノム研究結果,食品媒介感染症アウトブレークの記録,栄養含量情報,消費者クレームなどである。特に食品安全性に関する研究では,コンピュータ自身の機械学習によって,現在の微生物汚染の調査データから将来の問題発生を予測することが出来る。工場においては,生産工程からの様々なデータを解析し,リアルタイムで問題を見出し解決策を得られる。データ解析のデータマイニングには,コンピュータ知識のない専門家の指摘および背景知識のないコンピュータ専門家の指摘の両方が必要である。

シソーラス用語： *データ ,  利用 ,  *食品安全性 ,  ミクロバイオアッセイ ,  中毒 ,  細菌 ,  ゲノム ,  苦情 ,  微生物汚染 ,  機械学習 ,  データマイニング ,  *食品衛生 ,  食品加工
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  ビッグデータ利活用 ,  食品媒介疾患 ,  食品媒介病原菌

分類 (2件)： 食品衛生一般  (FJ01051H) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (1件)： ビッグデータ