Voorbeelden van het gebruik van Google flu trends in het Spaans en hun vertalingen in het Nederlands
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Un ejemplo de este tipo detrabajo es Ginsberg et al.(2009) (Google Flu Trends).
Google Flu Trends no fue el primer proyecto en utilizar datos de búsqueda para difundir la prevalencia de influenza.
Y, durante algunos períodos de tiempo, Google Flu Trends fue en realidad peor que este enfoque simple(Lazer et al. 2014).
Google Flu Trends no fue el primer proyecto en utilizar datos de búsqueda para difundir la prevalencia de influenza.
Y, durante algunos períodos de tiempo, Google Flu Trends fue en realidad peor que este enfoque simple(Lazer et al. 2014).
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Google Flu Trends no fue el primer proyecto para utilizar los datos de búsqueda de predicción inmediata prevalencia de la influenza.
El truco importante e inteligente detrás de Google Flu Trends era convertir un problema de medición en un problema de pronóstico.
Google Flu Trends no fue el primer proyecto para utilizar los datos de búsqueda de predicción inmediata prevalencia de la influenza.
Comparar y contrastar el diseño,costos y posibles errores en InfluenzaNet, Google Flu Trends, y sistemas de seguimiento de la gripe tradicionales.
Este proyecto, que se llamó Google Flu Trends, se convirtió en una parábola que se repite a menudo sobre el poder del big data para cambiar el mundo.
Compare y contraste el diseño,los costos y los posibles errores en InfluenzaNet, Google Flu Trends y los sistemas tradicionales de seguimiento de la influenza.
En otras palabras, Google Flu Trends con todos sus datos, aprendizaje automático e informática poderosa no superaron dramáticamente una heurística simple y fácil de entender.
Con el tiempo,los investigadores descubrieron dos limitaciones importantes que hacen que Google Flu Trends sea menos impresionante de lo que parecía inicialmente.
En otras palabras, Google Flu Trends con todos sus datos, aprendizaje automático e informática poderosa no superaron dramáticamente una heurística simple y fácil de entender.
Compare y contraste el diseño,los costos y los posibles errores en InfluenzaNet, Google Flu Trends y los sistemas tradicionales de seguimiento de la influenza.
Los proyectos de Nowcasting, como Google Flu Trends, también muestran lo que puede suceder si las fuentes de Big Data se combinan con datos más tradicionales que se crearon con fines de investigación.
Figura 2.6: Jeremy Ginsberg y sus colegas(2009)combinaron los datos de búsqueda de Google con los datos de los CDC para crear Google Flu Trends, que ahora podría emitir la tasa de enfermedad similar a la influenza(ILI).
Y, en algunos períodos más Google Flu Trends era en realidad peor que este sencillo enfoque(Lazer et al. 2014).
Aunque inicialmente fue muy prometedor, el rendimiento de Google Flu Trends decayó con el tiempo(Cook et al. 2011; Olson et al. 2013; Lazer et al. 2014).
En otras palabras, Google Flu Trends, con todos sus datos, aprendizaje automático, y de gran alcance de computación no se superan de manera espectacular un simple y fácil de entender heurístico.
Basado en parte en el presente documento, que fue publicado en la revista Nature, Google Flu Trends se convirtió en una historia de éxito repetido con frecuencia sobre el poder de grandes volúmenes de datos.
La segunda advertencia importante sobre Google Flu Trends es que su capacidad de predecir los datos de la gripe de los CDC era propenso al fracaso a corto plazo y la decadencia a largo plazo debido a la deriva y la confusión algorítmica.
Y, en algunos períodos más Google Flu Trends era en realidad peor que este sencillo enfoque(Lazer et al. 2014).
La segunda advertencia importante acerca de Google Flu Trends es que su capacidad para predecir los datos de la gripe de los CDC era propensa a fallas a corto plazo y deterioro a largo plazo debido a la deriva y la confusión algorítmica.
La segunda advertencia importante sobre Google Flu Trends es que su capacidad de predecir los datos de la gripe de los CDC era propenso al fracaso a corto plazo y la decadencia a largo plazo debido a la deriva y la confusión algorítmica.
La segunda advertencia importante acerca de Google Flu Trends es que su capacidad para predecir los datos de la gripe de los CDC era propensa a fallas a corto plazo y deterioro a largo plazo debido a la deriva y la confusión algorítmica.
En primer lugar, el rendimiento de Google Flu Trends era en realidad no es mucho mejor que un modelo simple que calcula la cantidad de la gripe en base a una extrapolación lineal de las dos medidas más recientes de la prevalencia de la gripe(Goel et al. 2010).
En primer lugar, el rendimiento de Google Flu Trends en realidad no fue mucho mejor que el de un modelo simple que estima la cantidad de gripe basándose en una extrapolación lineal de las dos mediciones más recientes de la prevalencia de la gripe(Goel et al. 2010).
En el capítulo 2, vimos como Google Flu Trends combina siempre-en el sistema de datos grandes(consultas de búsqueda) con un sistema de medición tradicional basada en la probabilidad(el sistema de vigilancia de la gripe CDC) para producir estimaciones más rápidas(Ginsberg et al. 2009).
En el capítulo 2, vimos cómo Google Flu Trends combinó un sistema de big data siempre activo(consultas de búsqueda) con un sistema de medición tradicional basado en la probabilidad(el sistema de vigilancia de la influenza CDC) para producir estimaciones más rápidas(Ginsberg et al. 2009).
