Advanced Machine Learning Approaches in Cancer Prognosis : Challenges and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2022
Serie: Libro 174 di 188 - Intelligent Systems Reference Library
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces a variety of advanced machine learning approaches covering the areas of neural networks, fuzzy logic,and hybrid intelligent systems for the determination and diagnosis of cancer. Moreover, the tactical solutions of machine learninghaveproved its vast range of significance and,provided novel solutions in the medical field for the diagnosis of disease. This book also explores the distinct deep learning approaches that are capable of yielding more accurate outcomes for the diagnosis of cancer. In addition to providing an overview of the emerging machine and deep learning approaches, it also enlightens an insight on how to evaluate the efficiency and appropriateness of such techniques and analysis of cancer data used in the cancer diagnosis. Therefore, this book focuses on the recent advancements in the machine learning and deep learning approaches used in the diagnosis of different types of cancer along with their research challenges and future directions for the targeted audience including scientists, experts, Ph.D.students, postdocs, and anyone interested in the subjects discussed.…
Codice articolo 9783030719777
- Titolo
- Advanced Machine Learning Approaches in Cancer Prognosis : Challenges and Applications
- Autore
- Seema Jain
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030719774
- ISBN 13
- 9783030719777
- Peso dell'articolo
- 715 grammi
- Dimensioni
- 235x155x26 mm
- Serie
- Libro 174 di 188: Intelligent Systems Reference Library
This book introduces a variety of advanced machine learning approaches covering the areas of neural networks, fuzzy logic, and hybrid intelligent systems for the determination and diagnosis of cancer. Moreover, the tactical solutions of machine learning have proved its vast range of significance and, provided novel solutions in the medical field for the diagnosis of disease. This book also explores the distinct deep learning approaches that are capable of yielding more accurate outcomes for the diagnosis of cancer. In addition to providing an overview of the emerging machine and deep learning approaches, it also enlightens an insight on how to evaluate the efficiency and appropriateness of such techniques and analysis of cancer data used in the cancer diagnosis. Therefore, this book focuses on the recent advancements in the machine learning and deep learning approaches used in the diagnosis of different types of cancer along with their research challenges and future directions for the targeted audience including scientists, experts, Ph.D. students, postdocs, and anyone interested in the subjects discussed.
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Dalla quarta di copertina
This book introduces a variety of advanced machine learning approaches covering the areas of neural networks, fuzzy logic, and hybrid intelligent systems for the determination and diagnosis of cancer. Moreover, the tactical solutions of machine learning have proved its vast range of significance and, provided novel solutions in the medical field for the diagnosis of disease. This book also explores the distinct deep learning approaches that are capable of yielding more accurate outcomes for the diagnosis of cancer. In addition to providing an overview of the emerging machine and deep learning approaches, it also enlightens an insight on how to evaluate the efficiency and appropriateness of such techniques and analysis of cancer data used in the cancer diagnosis. Therefore, this book focuses on the recent advancements in the machine learning and deep learning approaches used in the diagnosis of different types of cancer along with their research challenges and future directions for the targeted audience including scientists, experts, Ph.D. students, postdocs, and anyone interested in the subjects discussed.
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