Graphique de connaissances pour le moteur de décision

Avec l'av鋝ement des technologies Bigdata, les donn嶪s de sant?sont captur嶪s et stock嶪s ?de multiples niveaux de granularit?et dans de multiples formats. Dans le domaine des soins de sant? les h皫itaux, les soci彋廥 pharmaceutiques et les compagnies d'assurance disposent d'une 幯orme quantit?de donn嶪s dans des tableaux structur廥. Cependant, des quantit廥 importantes de ces donn嶪s restent sous-utilis嶪s en raison de l'isolement, de la distribution et de l'h彋廨og幯嶯t?des donn嶪s. Malgr?l'interconnexion des donn嶪s tabulaires reli嶪s d'une certaine mani鋨e pour l'entr嶪 de l'apprentissage automatique, les d嶨is sont les suivants: augmentation de la dimensionnalit? normalisation des donn嶪s qui ne sont pas des repr廥entations naturelles, r廧彋ition des donn嶪s lors de la fusion de diff廨entes donn嶪s agr嶲嶪s dans les tableaux. Les mod鋩es d'apprentissage automatique supposent que les observations ne sont pas d廧endantes, mais les informations du monde r嶪l sont interconnect嶪s. Les graphes de connaissances et l'apprentissage automatique sont deux outils importants pour comprendre et mod幨iser des concepts complexes, tandis que l'apprentissage automatique est un processus par lequel les ordinateurs apprennent ?partir de donn嶪s, sans 皻re explicitement programm廥.