Andere Kunden interessierten sich auch für
![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 €![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 €![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 €![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 €![Modelo de previsão clínica utilizando a aprendizagem de máquinas]( "Modelo de previsão clínica utilizando a aprendizagem de máquinas")
Modelo de previsão clínica utilizando a aprendizagem de máquinas39,99 €![Sistemas en la nube - Investigaciones basadas en la predicción de la carga de trabajo]( "Sistemas en la nube - Investigaciones basadas en la predicción de la carga de trabajo")
Sistemas en la nube - Investigaciones basadas en la predicción de la carga de trabajo26,99 €![BUENAS PRÁCTICAS DE INVESTIGACIÓN CLÍNICA (GCP)]( "BUENAS PRÁCTICAS DE INVESTIGACIÓN CLÍNICA (GCP)")
BUENAS PRÁCTICAS DE INVESTIGACIÓN CLÍNICA (GCP)27,99 €
En el sector sanitario, la analítica de macrodatos es extremadamente importante, evidentemente porque el propio sector alberga un vasto mar de conjuntos de datos. La analítica se utiliza para examinar estos conjuntos de datos y descubrir información y tendencias ocultas con el fin de extraer conocimientos y anticipar resultados. Los enfoques actuales carecen de una categorización y una precisión de predicción considerables, ya que la obtención de datos sanitarios y clínicos estructurados requiere mucho tiempo y la predicción precisa de enfermedades mediante informes en tiempo real es una tarea ardua y de alta carga computacional. Por lo tanto, es esencial comprender los motivos que subyacen a los enfoques de aprendizaje automático en la atención sanitaria, ya que la precisión y la exactitud suelen ser fundamentales en los problemas sanitarios. El objetivo es construir un modelo predictivo de aprendizaje automático clínico generalizado utilizando algoritmos de clasificación supervisados, con el fin de predecir varias enfermedades comunes pero graves a través de una salida binaria.