Andere Kunden interessierten sich auch für
![Modelo híbrido de aprendizaje profundo para la detección de la enfermedad de la roya amarilla del trigo]( "Modelo híbrido de aprendizaje profundo para la detección de la enfermedad de la roya amarilla del trigo")
Modelo híbrido de aprendizaje profundo para la detección de la enfermedad de la roya amarilla del trigo26,99 €![El papel de los big data y el aprendizaje automático en el desarrollo de las ciudades inteligentes]( "El papel de los big data y el aprendizaje automático en el desarrollo de las ciudades inteligentes")
El papel de los big data y el aprendizaje automático en el desarrollo de las ciudades inteligentes26,99 €![Enfermedad del arroz de Hispa, modelos de aprendizaje profundo]( "Enfermedad del arroz de Hispa, modelos de aprendizaje profundo")
Enfermedad del arroz de Hispa, modelos de aprendizaje profundo26,99 €![Detección de sigmatismo con ayuda del aprendizaje automático]( "Detección de sigmatismo con ayuda del aprendizaje automático")
Detección de sigmatismo con ayuda del aprendizaje automático24,99 €![Clasificación de la emoción del llanto mediante algoritmos de aprendizaje automático]( "Clasificación de la emoción del llanto mediante algoritmos de aprendizaje automático")
Clasificación de la emoción del llanto mediante algoritmos de aprendizaje automático36,99 €![Controlador automático de velocidad de vehículos en zona prohibida]( "Controlador automático de velocidad de vehículos en zona prohibida")
Controlador automático de velocidad de vehículos en zona prohibida30,99 €![Matemáticas: Nuevas soluciones para mejorar el proceso de aprendizaje]( "Matemáticas: Nuevas soluciones para mejorar el proceso de aprendizaje")
Matemáticas: Nuevas soluciones para mejorar el proceso de aprendizaje30,99 €
La aplicación de diagnóstico médico es una aplicación en línea basada en Deep Learning y Machine Learning que predice numerosas enfermedades como la diabetes, el cáncer de mama, la malaria y la neumonía utilizando los conceptos de Deep Learning y Machine Learning. Lograremos esto desarrollando modelos para varias enfermedades utilizando técnicas de aprendizaje profundo como el modelo de red neuronal convolucional y algoritmos de ML como el algoritmo Random Forest, que pueden analizar automáticamente fotos y predecir el grado de enfermedad en el paciente. Esta técnica de automatización puede ahorrar mucho tiempo, cribando el proceso de tratamiento de la diabetes, el cáncer de mama, la malaria y la neumonía a gran escala.