Thuật ngữ kỹ thuật - Học máy và AI cho chăm sóc sức khỏe – Phần II• Hadoop MapReduceHadoop MapReduce là một khung phần mềm thiết kế để phát triển tạo điều kiện cho việc xử lý các bộ dữ liệu song song lớn.• HBaseĐề cập đến cơ sở dữ liệu Hadoop cho phép lưu trữ và quản lý dữ liệu thưa thớt.• HiveHive là một thư viện mã nguồn mở cho phép Hadoop các tác vụ được lập trình bằng SQL. Điều này cung cấp một cấu trúc lưu trữ cơ sở dữ liệu quan hệ.• ImpalaMột cơ sở dữ liệu xử lý song song mã nguồn mở cho Apache cho phép truy vấn dữ liệu từ HDFS hoặc HBase.• JSONJSON, hoặc JavaScript Object Notation, là loại tệp dữ liệu nhẹ, tạo điều kiện truy xuất dữ liệu nhanh hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng tập trung vào web, vì dễ phân tích dễ và tạo hơn.• MatlabMatlab là ngôn ngữ mà nhiều sinh viên đại học bắt đầu. Nó rất hữu ích cho việc tạo mẫu nhanh, vì nó chứa một kho lưu trữ máy học lớn.• Ma trận (Matrix) Ma trận là một mảng được sử dụng để biểu diễn dữ liệu.• MongoDBMongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL, được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc không có lược đồ cụ thể.• Lựa chọn mô hình (Model selection)Quá trình chọn mô hình thống kê để máy học từ các mô hình đã biết.• NewSQLCơ sở dữ liệu NewSQL duy trì tính toàn vẹn điển hình của cơ sở dữ liệu quan hệ SQL trong khi cung cấp năng ổn hiệu định của cấu trúc NoSQL.• NoQueryCách tiếp cận hiện đại với cơ sở dữ liệu hữu ích để quản lý dữ liệu thay đổi thường xuyên hoặc dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc trong tự nhiên. Các hàng có thể có tập giá trị cột duy nhất của riêng mình. NoQuery đã được thúc đẩy bởi các yêu cầu để cung cấp hiệu suất tốt hơn trong việc lưu trữ dữ liệu lớn. Kiến trúc có hiệu suất ghi tốt hơn, chiếm ít không gian lưu trữ hơn với nén và giảm chi phí hoạt động.• Quá mức (Overfitting) Quá mức xảy ra khi mô hình học máy hoạt động tốt trên tập dữ liệu huấn luyện nhưng không hoạt động tốt trên tập xác thực. Mô hình về cơ bản học các dữ liệu đào tạo.• Tham số (Parameters) Các giá trị thuộc tính kiểm soát đầu ra và hành vi của hệ thống học máy.• Giá trị P (P value)Trên cơ sở giả thuyết null là đúng, giá trị P đề cập đến xác suất nhận được giá trị bằng hoặc lớn hơn giá trị quan sát được.• RR là một phần mềm và ngôn ngữ lập trình cho máy tính và đồ họa thống kê. Project R đã được thiết kế như một công cụ khai thác dữ liệu, trong khi ngôn ngữ lập trình R là ngôn ngữ thống kê cấp cao được sử dụng để phân tích.• RangerMột khung quản lý và giám sát để đảm bảo an toàn dữ liệu.• Hồi quy (Regression)Đây là một kỹ thuật học tập có giám sát, trong đó đầu ra là một giá trị thực.• SqoopMột nguồn mở cực kỳ hữu ích để tạo thuận lợi cho việc chuyển dữ liệu giữa Hadoop và các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.• SparkSpark là một mô hình lập trình đơn giản có thể được sử dụng với Java, Scala, Python và R cho phép các ứng dụng xử lý dữ liệu quy mô lớn được viết nhanh chóng.• SQLSQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là ngôn ngữ được sử dụng để quản lý dữ liệu được giữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống.• TenorMột tenxơ là một đối tượng tương tự như một vectơ được biểu diễn dưới dạng một mảng có thể chứa dữ liệu theo N kích thước. Một tenxơ là một khái quát của một ma trận trong không gian N chiều.• TensorFlowMột thư viện dữ liệu nguồn mở được hỗ trợ theo bảng chữ cái được tính toán tối ưu hóa cho việc học máy cho phép các mạng thần kinh nhiều lớp và đào tạo nhanh.• Âm tính thực (True negative)Một đầu ra mô hình được dự đoán chính xác là sai.• Dương tính thực (True positive)Một đầu ra mô hình được dự đoán chính xác là đúng.• Việc thiếu bảo mật (Underfitting)Việc xảy ra khi mô hình học máy không thể thu được tín hiệu của dữ liệu và sẽ có hiệu suất kém trong cả dữ liệu đào tạo và xác thực.• XMLLà từ viết tắt của eXtensible Markup Language (Ngôn ngữ đánh dấu có thể mở rộng), XML là một dạng khác của tệp dữ liệu phẳng được thiết kế để giúp việc nhập, xuất, tạo và di chuyển dữ liệu dễ dàng hơn.