Algoritmi di machine e deep learning, applicazioni per il rilevamento del cancro

Idioma: italiano

Editorial: Edizioni Sapienza Mai 2024, 2024

6207592808 / 9786207592807

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Un libro che tratta diversi algoritmi di machine learning e deep learning specifici per il cancro ai polmoni sarebbe un¿eccellente risorsa per ricercatori, professionisti medici e scienziati dei dati interessati a sfruttare l¿intelligenza artificiale per la diagnosi e il trattamento medico. Anche se non posso fornire un titolo specifico del libro, posso suggerire gli argomenti e le aree chiave che un libro di questo tipo potrebbe trattare: Introduzione al cancro del polmone: il libro può iniziare con una panoramica del cancro del polmone, compresi i suoi tipi, cause, metodi di diagnosi, e le attuali opzioni terapeutiche. Fondamenti di machine learning: può coprire i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, compreso l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato, nonché le metriche di valutazione comunemente utilizzate nelle applicazioni mediche. Preelaborazione dei dati e ingegneria delle funzionalità: il libro può discutere le tecniche per la preelaborazione dell'imaging medico. dati, come scansioni TC o raggi X, inclusa la normalizzazione dell'immagine, la riduzione del rumore e l'estrazione delle caratteristiche. Algoritmi di classificazione: probabilmente approfondirebbe vari algoritmi di classificazione utilizzati per il rilevamento e la diagnosi del cancro al polmone, come le macchine a vettori di supporto (SVM), foreste casuali, alberi decisionali.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 196 pp. Italienisch.…

N° de ref. del artículo 9786207592807

Título
Algoritmi di machine e deep learning, applicazioni per il rilevamento del cancro
Autor
Vishnu Kumar Mishra
Editorial
Edizioni Sapienza Mai 2024
Año de publicación
2024
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
italiano
ISBN 10
6207592808
ISBN 13
9786207592807
Peso del artículo
310 gramos
Dimensiones
220x150x13 mm

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