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El aprendizaje automático es una investigación dinámica capaz de extraer relaciones ocultas de estas variables de entrada para identificar los factores que determinan el estado serológico respecto al VIH de los clientes. Esta investigación ha intentado identificar los factores determinantes del estado serológico respecto al VIH y predecir el estado serológico respecto al VIH de la población mediante el análisis de patrones de datos de Asesoramiento y Pruebas Voluntarias utilizando datos recientes y más variables para poder apoyar la ampliación del conocimiento del estado serológico respecto al VIH.Este trabajo de investigación se llevó a cabo sobre el desarrollo de Modelos Predictivos del Estado Epidémico del VIH/SIDA, un estudio de caso del hospital de Robe. El SIDA (síndrome de inmunodeficiencia adquirida), una importante epidemia mundial, se declaró inicialmente enfermedad en 1981. La infección por el VIH (virus de la inmunodeficiencia humana) da lugar al SIDA, que merma lentamente la capacidad del organismo para luchar contra las infecciones y algunos tumores malignos al matar o dañar las células del sistema inmunitario (células T). Aunque la epidemia de VIH se ha extendido ampliamente en Etiopía, existen notables diferencias regionales en su intensidad. Mi intención es determinar con precisión la magnitud de la pandemia de VIH/SIDA en Etiopía e investigar cómo ha influido en ella la movilidad de la población.
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