Previsione del cancro al seno mediante algoritmi di apprendimento automatico - GARIGIPATI, NAGABABU
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Il cancro al seno è il tipo di tumore più comune nelle donne. Quando i tumori vengono individuati precocemente, spesso possono essere curati. Esistono alcuni dispositivi che rilevano il tumore al seno, ma molte volte danno luogo a falsi positivi, che portano le pazienti a sottoporsi a interventi chirurgici dolorosi e costosi che non erano nemmeno necessari. Questo tipo di tumori, chiamati benigni, non richiedono interventi chirurgici e possiamo ridurre questi interventi inutili utilizzando il Machine Learning. Prendiamo un set di dati di precedenti pazienti con cancro al seno e addestriamo il…mehr

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Produktbeschreibung
Il cancro al seno è il tipo di tumore più comune nelle donne. Quando i tumori vengono individuati precocemente, spesso possono essere curati. Esistono alcuni dispositivi che rilevano il tumore al seno, ma molte volte danno luogo a falsi positivi, che portano le pazienti a sottoporsi a interventi chirurgici dolorosi e costosi che non erano nemmeno necessari. Questo tipo di tumori, chiamati benigni, non richiedono interventi chirurgici e possiamo ridurre questi interventi inutili utilizzando il Machine Learning. Prendiamo un set di dati di precedenti pazienti con cancro al seno e addestriamo il modello per prevedere se il cancro è benigno o maligno. L'obiettivo di queste previsioni è assegnare le pazienti a un gruppo benigno, non canceroso, o a un gruppo maligno, canceroso. Queste previsioni aiuteranno i medici a intervenire solo quando il cancro è maligno, riducendo così gli interventi chirurgici non necessari per la donna.
Autorenporträt
Mr. Nagababu Garigipati ha conseguito un M.Tech in Computer Science and Engineering presso il JNTU di Hyderabad e sta svolgendo un dottorato di ricerca presso la KL Deemed to be University. La loro vasta formazione accademica, unita ad anni di esperienza pratica, li dota delle competenze necessarie per tradurre concetti complessi in libri di testo coinvolgenti e informativi.