OBLAChNAYa OSNOVA DLYa OBRABOTKI DANNYH O DIABETE

S äxponencial'nym rostom dannyh iz razlichnyh social'nyh setej, takih kak Facebook, Twitter, mobil'nyh prilozhenij, cifrowyh kamer, sensornyh setej i t.d., a takzhe w rezul'tate biomedicinskih issledowanij obschij ob#em dannyh znachitel'no uwelichilsq. Poätomu analiz i izwlechenie poleznoj informacii iz takih dinamichnyh dannyh segodnq qwlqetsq ochen' slozhnoj zadachej. Dobycha dannyh igraet wazhnuü rol' w obrabotke bol'shih dannyh dlq analiza raspoznawaniq obrazow i medicinskih prognozow. My mozhem dobywat' dannye, ispol'zuq razlichnye algoritmy i metody, takie kak klassifikaciq, klasterizaciq, regressiq, prawila associacii i t.d. Jeti shablony mogut byt' ispol'zowany dlq bystrogo i luchshego prinqtiq klinicheskih reshenij w profilakticheskoj i rekomendatel'noj medicine. V sisteme realizowana äffektiwnaq tehnika intellektual'nogo analiza dannyh, nazywaemaq algoritmom Frequent Pattern-Growth (FP-Growth), dlq analiza nabora dannyh o diabete, sobrannyh ot razlichnyh pacientow, i polucheniq poleznyh rezul'tatow prognozirowaniq. Fajly, hranqschiesq w oblake, mogut byt' dostupny w lüboe wremq iz lübogo mesta, esli u was est' dostup w Internet. Poätomu oblako hranit nabory dannyh o diabete i generiruet poleznye rezul'taty prognozirowaniq s pomosch'ü algoritma FP-Growth.