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APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE - Couverture souple
Synopsis
Il Machine Learning in ambito medico-sanitario si sta evolvendo come un importante campo di ricerca per fornire prognosi e una comprensione più approfondita dei dati medici. La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico dipende da diverse caratteristiche che definiscono il comportamento dell'algoritmo, influenzando l'output e la complessità dei modelli risultanti, direttamente o indirettamente. In passato sono stati utilizzati molti metodi di apprendimento automatico per rilevare le malattie cardiache. La rete neurale e la regressione logistica sono alcuni dei pochi metodi di apprendimento automatico utilizzati nella diagnosi delle malattie cardiache. Sono stati analizzati più algoritmi come Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, oltre ad approcci compositi che incorporano i suddetti algoritmi di diagnosi delle malattie cardiache. Il sistema è stato implementato e addestrato nella piattaforma python utilizzando il modello di apprendimento automatico. Per la raccolta di nuovi dati, il framework può essere esteso.
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APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE
Edité par
Edizioni Sapienza Aug 2023, 2023
ISBN 10 : 6206266885
ISBN 13 : 9786206266884
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Il Machine Learning in ambito medico-sanitario si sta evolvendo come un importante campo di ricerca per fornire prognosi e una comprensione più approfondita dei dati medici. La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico dipende da diverse caratteristiche che definiscono il comportamento dell'algoritmo, influenzando l'output e la complessità dei modelli risultanti, direttamente o indirettamente. In passato sono stati utilizzati molti metodi di apprendimento automatico per rilevare le malattie cardiache. La rete neurale e la regressione logistica sono alcuni dei pochi metodi di apprendimento automatico utilizzati nella diagnosi delle malattie cardiache. Sono stati analizzati più algoritmi come Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, oltre ad approcci compositi che incorporano i suddetti algoritmi di diagnosi delle malattie cardiache. Il sistema è stato implementato e addestrato nella piattaforma python utilizzando il modello di apprendimento automatico. Per la raccolta di nuovi dati, il framework può essere esteso. 52 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786206266884
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APPLICAZIONE DELL APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE
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Edizioni Sapienza, 2023
ISBN 10 : 6206266885
ISBN 13 : 9786206266884
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Ramacharan SIl Dr. S.Ramacharan lavora come professore presso il Dipartimento di Information Technology del G. Narayanamma Institute of TEchnology and Science, Hyderabad, India, con un esperienza di insegnamento di oltre 25 anni. Ha . N° de réf. du vendeur 1046488556
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Edizioni Sapienza Aug 2023, 2023
ISBN 10 : 6206266885
ISBN 13 : 9786206266884
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Il Machine Learning in ambito medico-sanitario si sta evolvendo come un importante campo di ricerca per fornire prognosi e una comprensione più approfondita dei dati medici. La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico dipende da diverse caratteristiche che definiscono il comportamento dell'algoritmo, influenzando l'output e la complessità dei modelli risultanti, direttamente o indirettamente. In passato sono stati utilizzati molti metodi di apprendimento automatico per rilevare le malattie cardiache. La rete neurale e la regressione logistica sono alcuni dei pochi metodi di apprendimento automatico utilizzati nella diagnosi delle malattie cardiache. Sono stati analizzati più algoritmi come Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, oltre ad approcci compositi che incorporano i suddetti algoritmi di diagnosi delle malattie cardiache. Il sistema è stato implementato e addestrato nella piattaforma python utilizzando il modello di apprendimento automatico. Per la raccolta di nuovi dati, il framework può essere esteso.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786206266884
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APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il Machine Learning in ambito medico-sanitario si sta evolvendo come un importante campo di ricerca per fornire prognosi e una comprensione più approfondita dei dati medici. La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico dipende da diverse caratteristiche che definiscono il comportamento dell'algoritmo, influenzando l'output e la complessità dei modelli risultanti, direttamente o indirettamente. In passato sono stati utilizzati molti metodi di apprendimento automatico per rilevare le malattie cardiache. La rete neurale e la regressione logistica sono alcuni dei pochi metodi di apprendimento automatico utilizzati nella diagnosi delle malattie cardiache. Sono stati analizzati più algoritmi come Support vector machine, K-nearest neighbour, Random Forest classifier, oltre ad approcci compositi che incorporano i suddetti algoritmi di diagnosi delle malattie cardiache. Il sistema è stato implementato e addestrato nella piattaforma python utilizzando il modello di apprendimento automatico. Per la raccolta di nuovi dati, il framework può essere esteso. N° de réf. du vendeur 9786206266884
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Taschenbuch. Etat : Neu. APPLICAZIONE DELL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER IL RILEVAMENTO DELLE MALATTIE CARDIACHE | S. Ramacharan | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786206266884 | 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 127413410
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