Previsão de AVC utilizando algoritmos de aprendizagem automática - Alkharji, Munirah Saleh
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No mundo da medicina, o AVC é uma das doenças mais importantes que ameaçam a vida humana no mundo. As causas de morte mais comuns no mundo são o AVC, as doenças cardíacas e o cancro. Felizmente, o AVC pode ser evitado se os doentes de alto risco forem identificados antes da ocorrência de um AVC. O diagnóstico médico para a previsão do AVC é um processo complexo. No entanto, os algoritmos de aprendizagem automática podem ser utilizados para facilitar a previsão do AVC nas fases iniciais. O desempenho dos algoritmos de classificação depende de um conjunto de dados equilibrado, pelo que este…mehr

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Produktbeschreibung
No mundo da medicina, o AVC é uma das doenças mais importantes que ameaçam a vida humana no mundo. As causas de morte mais comuns no mundo são o AVC, as doenças cardíacas e o cancro. Felizmente, o AVC pode ser evitado se os doentes de alto risco forem identificados antes da ocorrência de um AVC. O diagnóstico médico para a previsão do AVC é um processo complexo. No entanto, os algoritmos de aprendizagem automática podem ser utilizados para facilitar a previsão do AVC nas fases iniciais. O desempenho dos algoritmos de classificação depende de um conjunto de dados equilibrado, pelo que este estudo tem por objetivo implementar técnicas de dados desequilibrados como a subamostragem, a sobreamostragem e técnicas híbridas para melhorar o desempenho dos modelos de classificação.
Autorenporträt
Munirah Saleh Alkharji deArábia Saudita (SA).Interessada em Inteligência Artificial (IA) e Análise de Grandes Dados.