Algoritmos de aprendizado profundo e de máquina, aplicações para detecção de câncer

Vishnu Kumar Mishra

ISBN 10: 620759276X / ISBN 13: 9786207592760

Editore: Edições Nosso Conhecimento Mai 2024, 2024

Riguardo questo articolo

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Codice articolo 9786207592760

Dati bibliografici

• Titolo: Algoritmos de aprendizado profundo e de máquina, aplicações para detecção de câncer
• Editore: Edições Nosso Conhecimento Mai 2024
• Data di pubblicazione: 2024
• Lingua: Portoghese
• ISBN 10: 620759276X
• ISBN 13: 9786207592760
• Rilegatura: Taschenbuch
• Condizione: Neu
• Dimensioni: 220 L x 150 A x 12 P (millimetri) 220 millimetri di larghezza per 150 millimetri di altezza per 12 millimetri di profondità
• Peso: 310 grammi

Descrizione articolo

Riassunto

Um livro que cubra diferentes algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo especificamente para câncer de pulmão seria um excelente recurso para pesquisadores, profissionais médicos e cientistas de dados interessados ​​em aproveitar a inteligência artificial para diagnóstico e tratamento médico. Embora não possa fornecer um título específico para o livro, posso sugerir os principais tópicos e áreas que tal livro pode cobrir: Introdução ao câncer de pulmão: o livro pode começar com uma visão geral do câncer de pulmão, incluindo seus tipos, causas, métodos de diagnóstico, e opções de tratamento atuais. Fundamentos de aprendizado de máquina: pode abranger conceitos fundamentais de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e semissupervisionado, bem como métricas de avaliação comumente usadas em aplicações médicas. Pré-processamento de dados e engenharia de recursos: O livro pode discutir técnicas para pré-processamento de imagens médicas dados, como tomografia computadorizada ou raios X, incluindo normalização de imagem, redução de ruído e extração de recursos. Algoritmos de classificação: provavelmente se aprofundaria em vários algoritmos de classificação usados ​​para detecção e diagnóstico de câncer de pulmão, como máquinas de vetores de suporte (SVM), florestas aleatórias, árvores de decisão.