ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕ

By С Рамачаран

Машинное обучение в медицине развивается как значимая область исследований, позволяющая давать прогнозы и глубже понимать медицинские данные. Большинство методов машинного обучения прямо или косвенно зависят от нескольких характеристик, определяющих поведение алгоритма, влияющих на выход и сложность получаемых моделей. В прошлом многие методы машинного обучения использовались для выявления сердечно-сосудистых заболеваний. Нейронные сети и логистическая регрессия - одни из немногих популярных методов машинного обучения, используемых в диагностике сердечно-сосудистых заболеваний. Анализируются такие алгоритмы, как машина опорных векторов, K-nearest neighbour, классификатор Random Forest, а также комбинированные подходы, включающие вышеупомянутые алгоритмы диагностики заболеваний сердца. Система была реализована и обучена на платформе python с использованием модели машинного обучения. Для сбора новых данных фреймворк может быть расширен.

• Format: Paperback
• Language: Russian
• ISBN: 6206266842
• ISBN13: 9786206266846
• Release Date: August 2023
• Publisher: Sciencia Scripts
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.22 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"