Ce manuel propose une exploration approfondie de la mani re dont les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent tre appliqu s efficacement pour d tecter et classer les maladies cardiaques. Il comble le foss entre les soins de sant et l'intelligence informatique en pr sentant les fondements th oriques, les mises en oeuvre pratiques et les applications concr tes de l'apprentissage automatique en cardiologie.En commen ant par une vue d'ensemble des maladies cardiovasculaires et de leur impact mondial, le livre examine les caract ristiques m dicales essentielles et les ensembles de donn es pertinents pour les maladies cardiaques. Chaque chapitre comprend des explications algorithmiques d taill es, des mesures d' valuation des mod les (telles que l'exactitude, la pr cision, le rappel, le score F1 et le ROC-AUC) et des tudes de cas utilisant des ensembles de donn es accessibles au public, tels que l'ensemble de donn es sur les maladies cardiaques de Cleveland. Les consid rations thiques, la confidentialit des donn es et les d fis du d ploiement clinique sont galement abord s. Ce manuel constitue une ressource pr cieuse pour les tudiants, les chercheurs, les scientifiques des donn es et les professionnels de la sant .
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