Un nuovo approccio per un sistema di sicurezza personalizzato dei bigdata
| AUTHOR | M. K., Bindiya |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (07/19/2023) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Nell'era della tecnologia avanzata e della digitalizzazione, molte organizzazioni si trovano ad affrontare il problema dell'esplosione dei dati e le dimensioni dei database crescono esponenzialmente. Nell'era elettronica di oggi, ci sono molti modi per generare dati, come reti sociali, transazioni finanziarie, ospedali, aziende, servizi web, ecc. I dati raccolti sono di tipo strutturale e non strutturato. La memorizzazione dei dati è importante, ma l'elaborazione e l'analisi delle informazioni rivestono un ruolo fondamentale. Estrarre dati significativi da quelli non strutturati è un compito arduo. Le tecniche di data mining possono essere considerate come una sequenza di passaggi seguiti per cercare modelli o identificare correlazioni tra un gran numero di campi all'interno di un enorme database relazionale. I recenti miglioramenti nell'area del data mining e dell'apprendimento automatico hanno potenziato la ricerca in campo biomedico per migliorare le condizioni dell'assistenza sanitaria generale. All'interno dei dati medici, il data mining medico ricerca modelli e relazioni che possono fornire informazioni utili per una diagnosi medica appropriata.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786206250203
ISBN-10:
6206250202
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
104
Carton Quantity:
68
Product Dimensions:
6.00 x 0.25 x 9.00 inches
Weight:
0.36 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Networking - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Nell'era della tecnologia avanzata e della digitalizzazione, molte organizzazioni si trovano ad affrontare il problema dell'esplosione dei dati e le dimensioni dei database crescono esponenzialmente. Nell'era elettronica di oggi, ci sono molti modi per generare dati, come reti sociali, transazioni finanziarie, ospedali, aziende, servizi web, ecc. I dati raccolti sono di tipo strutturale e non strutturato. La memorizzazione dei dati è importante, ma l'elaborazione e l'analisi delle informazioni rivestono un ruolo fondamentale. Estrarre dati significativi da quelli non strutturati è un compito arduo. Le tecniche di data mining possono essere considerate come una sequenza di passaggi seguiti per cercare modelli o identificare correlazioni tra un gran numero di campi all'interno di un enorme database relazionale. I recenti miglioramenti nell'area del data mining e dell'apprendimento automatico hanno potenziato la ricerca in campo biomedico per migliorare le condizioni dell'assistenza sanitaria generale. All'interno dei dati medici, il data mining medico ricerca modelli e relazioni che possono fornire informazioni utili per una diagnosi medica appropriata.
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