L'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé évolue pour devenir un domaine de recherche important permettant d'établir des pronostics et de mieux comprendre les données médicales. La plupart des méthodes d'apprentissage automatique dépendent de plusieurs caractéristiques définissant le comportement de l'algorithme, influençant la sortie et la complexité des modèles résultants, directement ou indirectement. De nombreuses méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées dans le passé pour détecter les maladies cardiaques. Le réseau neuronal et la régression logistique sont quelques-unes des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées pour le diagnostic des maladies cardiaques. Ils analysent plusieurs algorithmes tels que la machine à vecteur de support, le K-voisin le plus proche, le classificateur Random Forest, ainsi que des approches composites incorporant les algorithmes de diagnostic des maladies cardiaques susmentionnés. Le système a été mis en œuvre et formé sur la plateforme python en utilisant le modèle d'apprentissage automatique. Pour la nouvelle collecte de données, le cadre peut être étendu.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé évolue pour devenir un domaine de recherche important permettant d'établir des pronostics et de mieux comprendre les données médicales. La plupart des méthodes d'apprentissage automatique dépendent de plusieurs caractéristiques définissant le comportement de l'algorithme, influençant la sortie et la complexité des modèles résultants, directement ou indirectement. De nombreuses méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées dans le passé pour détecter les maladies cardiaques. Le réseau neuronal et la régression logistique sont quelques-unes des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées pour le diagnostic des maladies cardiaques. Ils analysent plusieurs algorithmes tels que la machine à vecteur de support, le K-voisin le plus proche, le classificateur Random Forest, ainsi que des approches composites incorporant les algorithmes de diagnostic des maladies cardiaques susmentionnés. Le système a été mis en oeuvre et formé sur la plateforme python en utilisant le modèle d'apprentissage automatique. Pour la nouvelle collecte de données, le cadre peut être étendu. 56 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206266815
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
Etat : New. N° de réf. du vendeur 1046488553
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé évolue pour devenir un domaine de recherche important permettant d'établir des pronostics et de mieux comprendre les données médicales. La plupart des méthodes d'apprentissage automatique dépendent de plusieurs caractéristiques définissant le comportement de l'algorithme, influençant la sortie et la complexité des modèles résultants, directement ou indirectement. De nombreuses méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées dans le passé pour détecter les maladies cardiaques. Le réseau neuronal et la régression logistique sont quelques-unes des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées pour le diagnostic des maladies cardiaques. Ils analysent plusieurs algorithmes tels que la machine à vecteur de support, le K-voisin le plus proche, le classificateur Random Forest, ainsi que des approches composites incorporant les algorithmes de diagnostic des maladies cardiaques susmentionnés. Le système a été mis en oeuvre et formé sur la plateforme python en utilisant le modèle d'apprentissage automatique. Pour la nouvelle collecte de données, le cadre peut être étendu. N° de réf. du vendeur 9786206266815
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé évolue pour devenir un domaine de recherche important permettant d'établir des pronostics et de mieux comprendre les données médicales. La plupart des méthodes d'apprentissage automatique dépendent de plusieurs caractéristiques définissant le comportement de l'algorithme, influençant la sortie et la complexité des modèles résultants, directement ou indirectement. De nombreuses méthodes d'apprentissage automatique ont été utilisées dans le passé pour détecter les maladies cardiaques. Le réseau neuronal et la régression logistique sont quelques-unes des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées pour le diagnostic des maladies cardiaques. Ils analysent plusieurs algorithmes tels que la machine à vecteur de support, le K-voisin le plus proche, le classificateur Random Forest, ainsi que des approches composites incorporant les algorithmes de diagnostic des maladies cardiaques susmentionnés. Le système a été mis en uvre et formé sur la plateforme python en utilisant le modèle d'apprentissage automatique. Pour la nouvelle collecte de données, le cadre peut être étendu.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206266815
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagne
Taschenbuch. Etat : Neu. APPLICATION DE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR LA DÉTECTION DES MALADIES CARDIAQUES | S. Ramacharan | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206266815 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 127413414
Quantité disponible : 5 disponible(s)