Un mejor entendimiento mecanicista de los datos grandes a través de una búsqueda de orden usando redes bayesianas causales
Autores: Yoo, Changwon; Gonzalez, Efrain; Gong, Zhenghua; Roy, Deodutta
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un mejor entendimiento mecanicista de los datos grandes a través de una búsqueda de orden usando redes bayesianas causales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Datos biomédicos
Algoritmo de descubrimiento causal
Relaciones causales
Conocimiento mecanístico
Redes bayesianas
Variables ocultas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Cada año, los datos biomédicos aumentan a un ritmo alarmante y se recopilan de muchas fuentes diferentes, como hospitales (Big Data clínico), laboratorios (Big Data genómico y proteómico) y la internet (Big Data en línea).
Descripción
Cada año, los datos biomédicos aumentan a un ritmo alarmante y se recopilan de muchas fuentes diferentes, como hospitales (Big Data clínico), laboratorios (Big Data genómico y proteómico) y la internet (Big Data en línea).