Andere Kunden interessierten sich auch für
![Détection du sigmatisme à l'aide de l'apprentissage automatique]( "Détection du sigmatisme à l'aide de l'apprentissage automatique")
Détection du sigmatisme à l'aide de l'apprentissage automatique24,99 €![Rôle du big data et de l'apprentissage automatique dans le développement des villes intelligentes]( "Rôle du big data et de l'apprentissage automatique dans le développement des villes intelligentes")
Rôle du big data et de l'apprentissage automatique dans le développement des villes intelligentes26,99 €![Méthodes pour l'apprentissage automatique et l'exploration de textes pour les ensembles de données biologiques]( "Méthodes pour l'apprentissage automatique et l'exploration de textes pour les ensembles de données biologiques")
Méthodes pour l'apprentissage automatique et l'exploration de textes pour les ensembles de données biologiques36,99 €![Application de l'apprentissage automatique]( "Application de l'apprentissage automatique")
Application de l'apprentissage automatique29,99 €![DÉTECTION DU CANCER DU SEIN - UNE APPROCHE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE]( "DÉTECTION DU CANCER DU SEIN - UNE APPROCHE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE")
DÉTECTION DU CANCER DU SEIN - UNE APPROCHE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE29,99 €![Pharmacologie clinique des médicaments utilisés dans le traitement des patients atteints du]( "Pharmacologie clinique des médicaments utilisés dans le traitement des patients atteints du")
Pharmacologie clinique des médicaments utilisés dans le traitement des patients atteints du29,99 €![L'ANALYSE DES SOLS ET LA RECOMMANDATION DE CULTURES À L'AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE]( "L'ANALYSE DES SOLS ET LA RECOMMANDATION DE CULTURES À L'AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE")
L'ANALYSE DES SOLS ET LA RECOMMANDATION DE CULTURES À L'AIDE DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE29,99 €
Dans le secteur des soins de santé, l'analyse des big data est extrêmement importante, évidemment parce que le secteur lui-même abrite une vaste mer de données. L'analytique est utilisée pour examiner ces ensembles de données et découvrir des informations et des tendances cachées afin d'extraire des connaissances et d'anticiper des résultats. Les approches actuelles manquent de précision en matière de catégorisation et de prédiction, car la collecte de données cliniques et de soins de santé structurés prend beaucoup de temps et la prédiction précise des maladies à l'aide de rapports en temps réel est une tâche difficile et exigeante en termes de calcul. Par conséquent, il est essentiel de comprendre les motifs qui sous-tendent les approches d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé, car la précision et l'exactitude sont souvent cruciales dans les problèmes de santé. L'objectif est de construire un modèle prédictif d'apprentissage automatique clinique généralisé en utilisant des algorithmes de classification supervisée, afin de prédire diverses maladies courantes mais graves par le biais d'une sortie binaire.