Resumen

En este artículo se proponen algoritmos de soft computing para su aplicación en problemas de datos masivos, particularmente en el área biomédica. El propósito es brindar un análisis rápido para detectar cáncer con base en la extracción de información útil en expresión de genes, perfilación de proteínas y datos de secuencia genómica. Esta investigación también es significativa para mujeres con alto riesgo de cáncer ovárico debido a su historial personal o familiar.

• Materias:Datos masivos Ciencia de datos
• Subjects:Big data Data science
• Palabras claves:Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Analítica de datos masivos, Soft computing, Problemas de clasificación biomédica, Unidad de procesamiento gráfico de propósito general, Propagación hacia atrás múltiple, Mapa autoorganizado, Cáncer
• Keywords:Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Big data analytics, Soft computing, Biomedical classification problems, General purpose graphical processing unit, Multiple back propagation, Self organizing map, Cancer