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J-GLOBAL ID：202102280824288948   整理番号：21A0445723

医療データ分類のためのビッグデータアプローチ:レビュー研究【JST・京大機械翻訳】

Big Data Approach for Medical Data Classification: A Review Study

著者 (4件)： Boyapati Sumati (INC,IRIS Software,Edision,NJ) ,  Swarna Srinivasa Rao (Tata Consultancy Services,Edison,NJ) ,  Dutt Vishal (Aryabhatta College,Department of Computer Science,Ajmer,India) ,  Vyas Narayan (MDS University,Department of Computer Science,Ajmer,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISS  ページ： 762-766  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータは,従来使用されているアプリケーションを用いて解析できない従来のデータを導入する。大きいデータを処理するとき,それは明らかに蓄積されない生データで始まり,単一機械に貯蔵する。現在の高消費ビジネス気候において,大きなデータ組織は,分離,アウトフラク,およびt弱いが,大きなデータ検査に関して,コンテンダーより迅速に問題に対処する。彼らは,意図的ビッグデータ誤用が,検査と組み合わせて,より良いビジネス結果のためのオープンドアを,見出す。本研究では,医療データ分類のための様々な大データ技術をレビューした。レビューした技術は医療データに対して特別に設計されていないが,いくつかの技術は医療データ分類によく適している。このレビューの最後に,サポートベクターマシンアルゴリズムが,ディシジョンツリーアルゴリズム上のデータセットの好ましい分布または分類を同様に提供するディシジョンツリーアルゴリズムに好ましいと結論した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  気候 ,  *ディシジョンツリー ,  応用プログラム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *データ分類 ,  *ビッグデータ ,  生データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医療 ,  データ分類 ,  レビュー ,  研究