Resumen

El propósito de esta investigación fue desarrollar un marco para mejorar la predicción de la salud con los paradigmas de nodo de fusión revisado y aprendizaje profundo. El nodo de fusión es un modelo de fusión de información para construir sistemas de predicción. El aprendizaje profundo implica la aplicación compleja de algoritmos de aprendizaje automático, tales como fusiones bayesianas y redes neuronales, para la extracción de datos e inferencia lógica.

• Materias:Datos masivos Ciencia de datos
• Subjects:Big data Data science
• Palabras claves:Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Diseño de arquitectura, Nodo de fusión, Fusión bayesiana, Predicción de riesgos a la salud
• Keywords:Data science, Big data, Machine learning, Deep learning, Architecture design, Fusion node, Bayesian fusion, Health risk prediction