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Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen, Anwendungen zur Krebserkennung

German · Paperback / Softback

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Ein Buch, das verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning speziell für Lungenkrebs behandelt, wäre eine hervorragende Ressource für Forscher, Mediziner und Datenwissenschaftler, die daran interessiert sind, künstliche Intelligenz für die medizinische Diagnose und Behandlung zu nutzen. Obwohl ich keinen spezifischen Buchtitel nennen kann, kann ich die Schlüsselthemen und -bereiche vorschlagen, die ein solches Buch abdecken könnte: Einführung in Lungenkrebs: Das Buch beginnt möglicherweise mit einem Überblick über Lungenkrebs, einschließlich seiner Arten, Ursachen, Diagnosemethoden, und aktuelle Behandlungsmöglichkeiten. Grundlagen des maschinellen Lernens: Es kann grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens abdecken, einschließlich überwachtem, unüberwachtem und halbüberwachtem Lernen, sowie Bewertungsmetriken, die häufig in medizinischen Anwendungen verwendet werden. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering: In dem Buch werden möglicherweise Techniken zur Vorverarbeitung medizinischer Bildgebung erörtert Daten wie CT-Scans oder Röntgenaufnahmen, einschließlich Bildnormalisierung, Rauschunterdrückung und Merkmalsextraktion. Klassifizierungsalgorithmen: Es würde sich wahrscheinlich mit verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen befassen, die zur Erkennung und Diagnose von Lungenkrebs verwendet werden, z. B. Support Vector Machines (SVM). Zufallswälder, Entscheidungsbäume.

About the author










Dr. V. K. Mishra arbeitet als außerordentlicher Professor in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Malla Reddy Engineering College for Women (Autonomous), Maisammaguda, Dhulapally, Hyderabad, Telangana. Er hat mehr als 19 Jahre Erfahrung in der Lehre.

Product details

Authors MEGHA MISHRA, VISHNU KUMAR MISHRA
Publisher Verlag Unser Wissen
 
Languages German
Product format Paperback / Softback
Released 01.01.2024
 
EAN 9786207592777
ISBN 9786207592777
No. of pages 204
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > Medicine > General

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