Um livro que cubra diferentes algoritmos de aprendizado de m quina e aprendizado profundo especificamente para c ncer de pulm o seria um excelente recurso para pesquisadores, profissionais m dicos e cientistas de dados interessados em aproveitar a intelig ncia artificial para diagn stico e tratamento m dico. Embora n o possa fornecer um t tulo espec fico para o livro, posso sugerir os principais t picos e reas que tal livro pode cobrir: Introdu o ao c ncer de pulm o: o livro pode come ar com uma vis o geral do c ncer de pulm o, incluindo seus tipos, causas, m todos de diagn stico, e op es de tratamento atuais. Fundamentos de aprendizado de m quina: pode abranger conceitos fundamentais de aprendizado de m quina, incluindo aprendizado supervisionado, n o supervisionado e semissupervisionado, bem como m tricas de avalia o comumente usadas em aplica es m dicas. Pr -processamento de dados e engenharia de recursos: O livro pode discutir t cnicas para pr -processamento de imagens m dicas dados, como tomografia computadorizada ou raios X, incluindo normaliza o de imagem, redu o de ru do e extra o de recursos. Algoritmos de classifica o: provavelmente se aprofundaria em v rios algoritmos de classifica o usados para detec o e diagn stico de c ncer de pulm o, como m quinas de vetores de suporte (SVM), florestas aleat rias, rvores de decis o.
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