Ein neuartiger Ansatz des tiefen Lernens zur Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen - Shrivastav, Nancy
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In den letzten Jahren hat das Aufkommen von Deep Learning (DL) verschiedene Bereiche revolutioniert, darunter auch das Gesundheitswesen. Dieses Papier bietet einen Überblick und eine Analyse von maschinellem Lernen (ML) und DL-basierten Techniken für die Erkennung und Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die weltweit zu den häufigsten Todesursachen zählen. Es besteht ein dringender Bedarf an der Erforschung der Faktoren, die CVD beeinflussen. Dies erfordert innovative Techniken, um die Krankheit frühzeitig zu erkennen und die Sterblichkeitsrate zu senken. In diesem Papier wurde die…mehr

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Produktbeschreibung
In den letzten Jahren hat das Aufkommen von Deep Learning (DL) verschiedene Bereiche revolutioniert, darunter auch das Gesundheitswesen. Dieses Papier bietet einen Überblick und eine Analyse von maschinellem Lernen (ML) und DL-basierten Techniken für die Erkennung und Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, die weltweit zu den häufigsten Todesursachen zählen. Es besteht ein dringender Bedarf an der Erforschung der Faktoren, die CVD beeinflussen. Dies erfordert innovative Techniken, um die Krankheit frühzeitig zu erkennen und die Sterblichkeitsrate zu senken. In diesem Papier wurde die Analyse auf der Grundlage von Forschungsarbeiten durchgeführt, die von Forschern im Bereich der Identifizierung von CVDs durchgeführt wurden, zusammen mit den Schlussfolgerungen, die aus der durchgeführten Überprüfung gezogen wurden.
Autorenporträt
Io stessa Nancy Shrivastav, Mtech CSE, Btech IT, lavoro come assistente professore presso SSMTI da 10 anni. Insegno sia ai master che ai corsi di laurea. Questo è il mio primo articolo relativo al mio campo. Ho il piacere di presentare il mio lavoro sul Machine Learning.