«Machine Learning for Healthcare» представляет собой руководство по использованию машинного обучения для решения задач здравоохранения. В книге авторы описывают основные методы машинного обучения, их применение в медицинской области, а также демонстрируют работоспособность данных методов на реальных примерах из медицины. Для привлечения широкого круга читателей разработчики подробно рассматривают несколько
Если вы хотите узнать больше о машинном обучении в медицинских целях, то это очень трудоемкий процесс, включающий в себя полное представление информации, которая касается умных систем. Цель этой книги – сделать презентацию узконаправленной и глубокой. Этот подход отличает это издание от других, так как он представляет подробные компьютерные симуляции для всех представленных моделей с объяснениями кода программы. Уникальные главы посвящены диагностике заболеваний, телемедицине, медицинской визуализации, медицинскому мониторингу данных, здравоохранению через социальные сети и машинному обучению по COVID-19 помогают создать ясное понимание работы алгоритма, укрепляя логическое мышление. В окружении, чтобы ответить на один вопрос, нужно получить доступ нескольким источником данных и использовать сложные анализаторы. Так как интеграция данных – это динамичная область исследований сообщества БД, конкретные задачи исследований привели к разработке множества системных приложений, которые обеспечивают плавную доступность данных в окружающей среде, нацеленной на результаты.
#программы
