Neuware -Um livro que cubra diferentes algoritmos de aprendizado de m�quina e aprendizado profundo especificamente para c�ncer de pulm�o seria um excelente recurso para pesquisadores, profissionais m�dicos e cientistas de dados interessados ��em aproveitar a intelig�ncia artificial para diagn�stico e tratamento m�dico. Embora n�o possa fornecer um t�tulo espec�fico para o livro, posso sugerir os principais t�picos e �reas que tal livro pode cobrir: Introdu��o ao c�ncer de pulm�o: o livro pode come�ar com uma vis�o geral do c�ncer de pulm�o, incluindo seus tipos, causas, m�todos de diagn�stico, e op��es de tratamento atuais. Fundamentos de aprendizado de m�quina: pode abranger conceitos fundamentais de aprendizado de m�quina, incluindo aprendizado supervisionado, n�o supervisionado e semissupervisionado, bem como m�tricas de avalia��o comumente usadas em aplica��es m�dicas. Pr�-processamento de dados e engenharia de recursos: O livro pode discutir t�cnicas para pr�-processamento de imagens m�dicas dados, como tomografia computadorizada ou raios X, incluindo normaliza��o de imagem, redu��o de ru�do e extra��o de recursos. Algoritmos de classifica��o: provavelmente se aprofundaria em v�rios algoritmos de classifica��o usados ��para detec��o e diagn�stico de c�ncer de pulm�o, como m�quinas de vetores de suporte (SVM), florestas aleat�rias, �rvores de decis�o.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 196 pp. Portugiesisch.

N� de ref. del art�culo 9786207592760

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Algoritmos de aprendizado profundo e de m�quina, aplica��es para detec��o de c�ncer
Editor: Edi��es Nosso Conhecimento Mai 2024
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Portugu�s
ISBN 10: 620759276X
ISBN 13: 9786207592760
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 12 de largo
Peso: 310 gramos

Acerca de

Sinopsis

Um livro que cubra diferentes algoritmos de aprendizado de m�quina e aprendizado profundo especificamente para c�ncer de pulm�o seria um excelente recurso para pesquisadores, profissionais m�dicos e cientistas de dados interessados em aproveitar a intelig�ncia artificial para diagn�stico e tratamento m�dico. Embora n�o possa fornecer um t�tulo espec�fico para o livro, posso sugerir os principais t�picos e �reas que tal livro pode cobrir: Introdu��o ao c�ncer de pulm�o: o livro pode come�ar com uma vis�o geral do c�ncer de pulm�o, incluindo seus tipos, causas, m�todos de diagn�stico, e op��es de tratamento atuais. Fundamentos de aprendizado de m�quina: pode abranger conceitos fundamentais de aprendizado de m�quina, incluindo aprendizado supervisionado, n�o supervisionado e semissupervisionado, bem como m�tricas de avalia��o comumente usadas em aplica��es m�dicas. Pr�-processamento de dados e engenharia de recursos: O livro pode discutir t�cnicas para pr�-processamento de imagens m�dicas dados, como tomografia computadorizada ou raios X, incluindo normaliza��o de imagem, redu��o de ru�do e extra��o de recursos. Algoritmos de classifica��o: provavelmente se aprofundaria em v�rios algoritmos de classifica��o usados para detec��o e diagn�stico de c�ncer de pulm�o, como m�quinas de vetores de suporte (SVM), florestas aleat�rias, �rvores de decis�o.

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