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Apprentissage profond et apprentissage automatique pour le diagnostic médical

Om Apprentissage profond et apprentissage automatique pour le diagnostic médical

L'application de diagnostic des soins de santé est une application de test médical en ligne basée sur l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique qui prédit de nombreuses maladies telles que le diabète, le cancer du sein, le paludisme et la pneumonie en utilisant les concepts d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Nous y parviendrons en développant des modèles pour diverses maladies à l'aide de techniques d'apprentissage profond telles que le modèle de réseau neuronal convolutif et d'algorithmes de ML tels que l'algorithme Random Forest, qui peuvent analyser automatiquement les photos et prédire le degré de maladie du patient. Cette technique d'automatisation peut permettre d'économiser beaucoup de temps et de passer au crible le processus de traitement du diabète, du cancer du sein, du paludisme et de la pneumonie à grande échelle.

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  • Språk:
  • Fransk
  • ISBN:
  • 9786206220725
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 56
  • Utgitt:
  • 27. juli 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x4x220 mm.
  • Vekt:
  • 102 g.
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Beskrivelse av Apprentissage profond et apprentissage automatique pour le diagnostic médical

L'application de diagnostic des soins de santé est une application de test médical en ligne basée sur l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique qui prédit de nombreuses maladies telles que le diabète, le cancer du sein, le paludisme et la pneumonie en utilisant les concepts d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Nous y parviendrons en développant des modèles pour diverses maladies à l'aide de techniques d'apprentissage profond telles que le modèle de réseau neuronal convolutif et d'algorithmes de ML tels que l'algorithme Random Forest, qui peuvent analyser automatiquement les photos et prédire le degré de maladie du patient. Cette technique d'automatisation peut permettre d'économiser beaucoup de temps et de passer au crible le processus de traitement du diabète, du cancer du sein, du paludisme et de la pneumonie à grande échelle.

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