Ce livre a pr sent le d veloppement d'une technique de pr diction dans l'analyse des big data, incorporant la fois des perspectives d'apprentissage non supervis et supervis . Il a abord les d fis li s au traitement de grands volumes de donn es complexes et a fourni des informations sur le processus de pr diction. Les r sultats de la recherche mettent en vidence la performance et l'applicabilit de la technique d velopp e dans divers domaines, d montrant son potentiel pour une mise en oeuvre pratique. Ce livre contribue au domaine de l'analyse des big data en faisant progresser la compr hension des techniques de pr diction et en fournissant des recommandations pour la poursuite de la recherche afin d'am liorer leurs capacit s. Il a mis en vidence le potentiel de ces techniques pour extraire des mod les significatifs, faire des pr dictions pr cises et g n rer des informations pr cieuses partir d'ensembles de donn es vastes et diversifi s. Les r sultats de la recherche ouvrent de nouvelles possibilit s aux organisations pour exploiter la puissance du big data et prendre des d cisions fond es sur des donn es qui peuvent favoriser l'innovation, l'efficacit et le succ s.
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