Bindiya M K

Dans cette re de technologie avanc e et de num risation, de nombreuses organisations sont confront es au probl me de l'explosion des donn es, et la taille des bases de donn es augmente galement de mani re exponentielle. l' re de l' lectronique, il existe de nombreuses fa ons de g n rer des donn es, comme les r seaux sociaux, les transactions financi res, les h pitaux, les entreprises, les services web, etc. Les donn es collect es sont la fois structur es et non structur es. Les donn es collect es sont de type la fois structurel et non structur . Elles sont tr s grande chelle, le stockage de ces donn es est galement important, mais le traitement et l'analyse des informations jouent un r le majeur. L'extraction de donn es significatives partir de donn es non structur es est une t che importante. Les techniques d'exploration de donn es peuvent tre consid r es comme la s quence d' tapes suivies pour rechercher des mod les ou identifier des corr lations entre un grand nombre de champs au sein d'une norme base de donn es relationnelle. Les am liorations r centes dans le domaine de l'exploration de donn es et de l'apprentissage automatique ont permis la recherche dans le domaine biom dical d'am liorer les conditions des soins de sant g n raux. Dans les donn es m dicales, l'exploration de donn es m dicales recherche des mod les et des relations qui peuvent fournir des informations utiles pour un diagnostic m dical appropri .

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 importante, ma l'elaborazione e l'analisi delle informazioni rivestono un ruolo fondamentale. Estrarre dati significativi da quelli non strutturati 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.

In diesem technologisch fortgeschrittenen und digitalisierten Zeitalter sehen sich viele Organisationen mit dem Problem der Datenexplosion konfrontiert, und auch die Gr e der Datenbank w chst exponentiell. Im heutigen elektronischen Zeitalter gibt es so viele M glichkeiten, Daten zu generieren, wie z. B. soziale Netzwerke, Finanztransaktionen, Krankenh user, Unternehmen, Webdienste usw. Die gesammelten Daten sind sowohl struktureller als auch unstrukturierter Art. Die Speicherung dieser Daten ist ebenfalls wichtig, aber die Verarbeitung der Informationen und die Analyse der Informationen spielen eine gro e Rolle. Die Extraktion aussagekr ftiger Daten aus den unstrukturierten Daten ist eine gro e Aufgabe. Die Data-Mining-Techniken k nnen als eine Abfolge von Schritten zur Suche nach Mustern oder zur Ermittlung von Korrelationen zwischen einer gro en Anzahl von Feldern in einer riesigen relationalen Datenbank betrachtet werden. Die j ngsten Verbesserungen im Bereich des Data Mining und des maschinellen Lernens haben die Forschung im biomedizinischen Bereich vorangetrieben, um den Zustand der allgemeinen Gesundheitsversorgung zu verbessern.

Nesta era de avan o tecnol gico e digitaliza o, h um grande n mero de organiza es que enfrentam o problema da explos o de dados, assim como as dimens es da base de dados tamb m est o a crescer exponencialmente. Na era eletr nica de hoje, h muitas formas de gerar dados, como redes sociais, transac es financeiras, hospitais, empresas, servi os Web, etc. Os dados recolhidos s o de tipo estrutural e n o estruturado. O armazenamento destes dados tamb m importante, mas o processamento da informa o e a an lise da informa o desempenham um papel fundamental. A extra o de dados significativos a partir de dados n o estruturados uma tarefa importante. As t cnicas de extra o de dados podem ser consideradas como a sequ ncia de passos seguidos para procurar padr es ou identificar correla es entre um grande n mero de campos numa enorme base de dados relacional. As recentes melhorias na rea da extra o de dados e da aprendizagem autom tica permitiram que a investiga o no dom nio biom dico melhorasse o estado dos cuidados de sa de em geral. Nos dados m dicos, a extra o de dados m dicos procura padr es e rela es que possam fornecer informa es teis para um diagn stico m dico adequado.